Prognosis of patients with hepatocellular carcinoma treated with sorafenib: a comparison of five models in a large Canadian database
Notice bibliographique
Résumé
Several systems (tumor-node-metastasis [TNM], Barcelona Clinic Liver Cancer [BCLC], Okuda, Cancer of the Liver Italian Program [CLIP], and albumin-bilirubin grade [ALBI]) were developed to estimate the prognosis of patients with hepatocellular carcinoma (HCC) mostly prior to the prevalent use of sorafenib. We aimed to compare the prognostic and discriminatory power of these models in predicting survival for HCC patients treated with sorafenib and to identify independent prognostic factors for survival in this population. Patients who received sorafenib for the treatment of HCC between 1 January 2008 and 30 June 2015 in the provinces of British Columbia and Alberta, and two large cancer centers in Toronto, Ontario, were included. Survival was assessed using the Kaplan-Meier method. Multivariate Cox regression was used to identify predictors of survival. The models were compared with respect to homogeneity, discriminatory ability, monotonicity of gradients, time-dependent area under the curve, and Akaike information criterion. A total of 681 patients were included. 80% were males, 86% had Child-Pugh class A, and 37% of patients were East Asians. The most common etiology for liver disease was hepatitis B (34%) and C (31%). In all model comparisons, CLIP performed better while BCLC and TNM7 performed less favorably but the differences were small. The utility of each system in allocating patients into different prognostic groups varied, for example, TNM poorly differentiated patients in advanced stages (8.7 months (m) (95% CI 6.5-11.5) versus 8.4 m (95% CI 7.0-9.6) for stages III and IV, respectively) while ALBI had excellent discrimination of early grades (15.6 m [95% CI 13.0-18.4] versus 8.3 m [95% CI 7.0-9.2] for grades 1 and 2, respectively). On multivariate analysis, hepatitis C, alcoholism, and prior hepatic resection were independently prognostic of better survival (P < 0.01). In conclusion, none of the prognostic systems was optimal in predicting survival in sorafenib-treated patients with HCC. Etiology of liver disease should be considered in future models and clinical trial designs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».