Metastasis in patients with hepatocellular carcinoma: Prevalence, determinants, prognostic impact and ability to improve the Barcelona Clinic Liver Cancer system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIM: Patients with hepatocellular carcinoma and metastasis are classified as advanced or terminal stage by the Barcelona Clinic Liver Cancer system. This study investigates the prevalence, determinants, and prognostic effect of metastasis and its ability to improve the Barcelona Clinic Liver Cancer system. METHODS: A total of 3414 patients were enrolled. The Kaplan-Meier and Cox regression methods were used to determine survival predictors. Akaike information criterion was used to compare the prognostic performance of staging systems. RESULTS: There were 357 (10%) patients having extrahepatic metastasis at the time of diagnosis. Metastases were associated with old age, alcoholism, hepatitis B, poorer liver function, higher α-foetoprotein level and larger tumour burden (all P < .05). Vascular invasion was associated with metastasis regardless of total tumour volume, and higher α-foetoprotein level and multiple tumours were associated with metastasis in patients with smaller tumour volume (all P < .05). Patients with both vascular invasion and metastasis had significantly worse outcome compared to patients with either vascular invasion or metastasis (P < .05). In the Cox proportional model, the co-existence of vascular invasion and metastasis was an independent predictor of decreased survival (P < .05). Re-allocating 181 Barcelona Clinic Liver Cancer stage C patients with both vascular invasion and metastasis into stage D was associated with lower Akaike information criterion, indicating enhanced prognostic power of the Barcelona Clinic Liver Cancer. CONCLUSIONS: Metastasis is not uncommon, and is strongly associated with tumoural factors and poor long-term survival in hepatocellular carcinoma. Modification of the Barcelona Clinic Liver Cancer system based on vascular invasion and metastasis may further improve its predictive accuracy in advanced stage patients.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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.
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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 ».