Prediction of Hepatocellular Carcinoma Recurrence Beyond Milan Criteria After Resection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to validate a previously reported recurrence clinical risk score (CRS). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Salvage transplantation after hepatocellular carcinoma (HCC) resection is limited to patients who recur within Milan criteria (MC). Predicting recurrence patterns may guide treatment recommendations. METHODS: An international, multicenter cohort of R0 resected HCC patients were categorized by MC status at presentation. CRS was calculated by assigning 1 point each for initial disease beyond MC, multinodularity, and microvascular invasion. Recurrence incidences were estimated using competing risks methodology, and conditional recurrence probabilities were estimated using the Bayes theorem. RESULTS: From 1992 to 2015, 1023 patients were identified, of whom 613 (60%) recurred at a median follow-up of 50 months. CRS was well validated in that all 3 factors remained independent predictors of recurrence beyond MC (hazard ratio 1.5-2.1, all P < 0.001) and accurately stratified recurrence risk beyond MC, ranging from 19% (CRS 0) to 67% (CRS 3) at 5 years. Among patients with CRS 0, no other factors were significantly associated with recurrence beyond MC. The majority recurred within 2 years. After 2 years of recurrence-free survival, the cumulative risk of recurrence beyond MC within the next 5 years for all patients was 14%. This risk was 12% for patients with initial disease within MC and 17% for patients with initial disease beyond MC. CONCLUSIONS: CRS accurately predicted HCC recurrence beyond MC in this international validation. Although the risk of recurrence beyond MC decreased over time, it never reached zero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».