Predicting hepatocellular carcinoma recurrence and survival
Notice bibliographique
Résumé
Background: Beta blockers can inhibit tumor growth and metastases, while necroinflammation can enhance these tumor properties.Objective: To determine whether beta blockers and necroinflammatory disease predict tumor recurrence and/or overall survival following potentially curative therapeutic interventions for patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Methods:The medical records of 36 adults with non-metastatic HCC who had undergone surgical resections and/or radiofrequency ablation (RFA) were retrospectively reviewed.In addition to post-intervention beta blocker usage and serum alanine aminotransferase levels greater than 2xULN, other variables commonly associated with recurrences such as number and size of tumors, state of differentiation and vascular invasion were included in univariate and multivariate analyses for recurrence and survival.Results: Vascular invasion (OR 29.3, 95% CI 2.6-33.6)and surgical resection (OR 0.19, 95% CI 0.04-0.90)emerged from univariate (p=0.003 and 0.03 respectively) and multivariate (p=0.005 and 0.048 respectively) regression as predictors of tumor recurrence whereas beta blocker usage (OR 0.03, 95% CI 0.04-0.9,p=0.03) and tumor recurrence (OR 6.7, 95% CI 1.6-28.1,p=0.026) correlated with overall survival.Conclusions: Neither beta blocker usage nor serum ALT levels predict HCC recurrences, but beta blocker usage is associated with improved overall survival following potentially curative therapeutic interventions for HCC in adults.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».