Gender, Race and Disease Etiology Predict De Novo Malignancy Risk After Liver Transplantation: Insights for Future Individualized Cancer Screening Guidance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malignancy after liver transplant (LT) is a leading cause of mortality, but data is limited. The aim of this study was to identify patients at higher risk for de novo malignancies after LT in a large multicenter database. METHODS: The Scientific Registry of Transplant Recipients database comprising all 108 412 LT recipients across the United States between 1987 and March 2015 was analyzed with a median follow-up of 6.95 years. Potential risk factors for malignancies after LT were assessed using Cox regression analysis for the outcome of time to first malignancy. RESULTS: Mean age 51.9 ± 10.8 years, 64.6% male, 74.5% white, and 15.8% with previous malignancy. Malignancies during follow-up were 4,483 (41.3%) skin, 1519 (14.0%) hematologic, and 4842 (44.7%) solid organ. The 10-year probability of de novo malignancy was 11.5% (11.3-11.8%). On multivariable analysis, age by decade (hazard ratio [HR], 1.52; P < 0.001), male sex (HR, 1.28; P < 0.001), white race (compared with other races: HR, 1.45-2.04; P < 0.001), multiorgan transplant (HR, 1.35; P < 0.001), previous malignancy (HR, 1.34; P < 0.001), and alcoholic liver disease, autoimmune, nonalcoholic steatohepatitis (HR, 1.35; P < 0.001), and primary sclerosing cholangitis pre-LT (compared with hepatitis C virus, P < 0.001) were associated with higher risk of post-LT malignancy, but type of immunosuppression was not (P = NS). CONCLUSIONS: This large data set demonstrates the effects of ethnicity/race and etiologies of liver disease, particularly nonalcoholic steatohepatitis as additional risk factors for cancer after LT. Patients with these high-risk characteristics should be more regularly and diligently screened.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».