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Enregistrement W2334280385 · doi:10.1097/00007890-201211271-00467

Pretransplant Alpha-Fetoprotein Slope and Milan Criteria Are Strong Predictors of Hepatocellular Carcinoma Recurrence after Transplantation

2012· article· en· W2334280385 sur OpenAlexaff
Teodora Dumitra, Sinziana Dumitra, Prosanto Chaudhury, Marc Deschênes, Mazen Hassanain, Steven Paraskevas, Alan Barkun, Peter Metrakos, Jean Tchervenkov

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaDemographicsMilan criteriaUnivariate analysisInternal medicineLogistic regressionLiver transplantationAlpha-fetoproteinGastroenterologyTransplantationMultivariate analysisOncologySurgeryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Hepatocellular Carcinoma (HCC) is a major cause of orthotropic liver transplants (OTL) worldwide. However, tumor recurrence remains a major concern. Our group has shown that a rising natural alpha-fetoprotein slope (NAS) correlates with tumor characteristics. We want to assess if a rising PAS predicts tumor recurrence in a logistic model. Methods: Patients who underwent first OTL for HCC and survived 90 days post-OTL (n=144) at our institution from 1992 to 2010 were reviewed. Patients with less than two alpha-fetoprotein (AFP) values prior to any treatment, whether therapy or OTL, were excluded (n=52). Of the remaining 92 patients, 12 recurred. A positive NAS was defined as >0.1 (n=28); the remainder (n=64) presented a stable or negative NAS. Demographics, pre-transplant trans-arterial chemoembolization (TACE), adherence to Milan's criteria, number of lesions (< 5, ≥5), total tumor size (< 5 cm, ≥5 cm), tumor grade (< 2/4 or more), and presence of micro-vascular invasion were collected. Statistical analysis was done using ANOVA for demographics, logistic regression for recurrence and Chi-square or Fisher's exact tests for univariate analysis. Results: Demographics were similar among the recurrence and non-recurrence groups. Patients who recurred post-OTL received more TACE therapy (50.0%vs17.5%, OR 4.71,95%CI 1.06-20.22,p-value=0.020), had a higher number of lesions (41.7%vs13.8%,OR 4.48,95%CI 1.23-19.65,p-value=0.032), a greater total tumor size (75.0%vs25.0%,OR 9.00,95%CI 1.94-55.12,p-value=0.001) and a greater incidence of microvascular invasion (58.3%vs23.8%,OR 4.49,95%CI 1.07-19.8,p-value=0.013). More patients exceeded Milan's criteria (75.0%vs31.3%,OR 6.60,95%CI 1.45-4.05,p-value=0.008) and had a rising NAS (58.3%vs26.3%,OR 3.20,95%CI 1.11-9.22,p-value=0.024) amongst the recurrence group. However, tumor grade was comparable between recurring and non-recurring patients (33.3%vs17.5%,p-value=0.241). Furthermore, NAS is a strong predictor of microvascular invasion found in pathology (46.15%vs24.24%,OR 1.96,95%CI 1.04-3.68,p-value=0.040). Given that Milan's criteria is based on tumor size and the number of lesions, we used it as a representative of these values in the logistic model. After correcting for age and sex, both a rising NAS (OR 3.84,95%CI 0.99-14.82,p-value=0.051) and non-adherence to Milan's criteria (OR 7.64,95%CI 1.68-35.70,p-value=0.008) were strong predictors of recurrence post-OTL. Conclusion: The natural AFP slope is a predictor of microvascular invasion, a finding exclusive to pathology and in itself a predictor of HCC recurrence. The NAS and Milan's criteria were able to predict the risk of recurrence after OTL, both separately and in a logistic model. Although sample size is small, these results encourage a frequent monitoring of AFP variations prior to liver transplantation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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