Factors influencing recurrence following initial hepatectomy for colorectal liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data on recurrence patterns following hepatectomy for colorectal liver metastases (CRLMs) and their impact on long-term outcomes are limited in the setting of modern multimodal management. This study sought to characterize the patterns of, factors associated with, and survival impact of recurrence following initial hepatectomy for CRLMs. METHODS: A retrospective cohort study of patients undergoing initial hepatectomy for CRLMs at 39 institutions (2006-2013) was conducted. Kaplan-Meier methods were used for survival analyses. Overall survival landmark analysis at 12 months after hepatectomy was performed to compare groups based on recurrence. Multivariable Cox and regression models were used to determine factors associated with recurrence. RESULTS: Among 2320 patients, tumours recurred in 47·4 per cent at median of 10·1 (range 0-88) months; 89·1 per cent of recurrences developed within 3 years. Recurrence was intrahepatic in 46·2 per cent, extrahepatic in 31·8 per cent and combined intra/extrahepatic in 22·0 per cent. The 5-year overall survival rate decreased from 74·3 (95 per cent c.i. 72·2 to 76·4) per cent without recurrence to 57·5 (55·0 to 60·0) per cent with recurrence (adjusted hazard ratio (HR) 3·08, 95 per cent c.i. 2·31 to 4·09). After adjusting for clinicopathological variables, prehepatectomy factors associated with increased risk of recurrence were node-positive primary tumour (HR 1·27, 1·09 to 1·49), more than three liver metastases (HR 1·27, 1·06 to 1·52) and largest metastasis greater than 4 cm (HR 1·19; 1·01 to 1·43). CONCLUSION: Recurrence after CRLM resection remains common. Although overall survival is inferior with recurrence, excellent survival rates can still be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».