Sorafenib-Related Adverse Events in Predicting the Early Radiologic Responses of Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) has a poor prognosis with low chemotherapeutic efficiency to medications except to sorafenib. Previous studies showed that adverse events (AEs) of sorafenib can predict therapy efficacy to HCC. The aim of the study is to evaluate the early efficacy and AEs of sorafenib therapy. METHODS: The database of HCC patients receiving sorafenib at Taichung Veterans General Hospital during the period from June 2012 to October 2016 was analyzed. All HCC cases were Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) classification stage C. The early efficacy of sorafenib was classified according to the mRECIST criteria as either partial response (PR), stable disease (SD) or progressive disease (PD). Responses were recorded within 6 weeks after the start of sorafenib treatment. AEs were defined as the appearance of hand-foot skin reaction (HFSR), hypertension (HTN) and diarrhea. Exclusion criteria were poor performance status, poor drug compliance, discontinued follow-up or mortality occurring within 1 day after medication. RESULTS: From a total of 222 subjects, eight cases (3.6%) were classified as PR, 82 cases (36.9%) SD, and 132 cases (59.5%) PD. The PR group had the highest ratio of HFSR (62.4%) and hypertension (37.5%). Pooling cases of PR and SD together, the presence of HFSR adjusted odd ratio (aOR) 2.80, 95% confidence interval (CI) 1.52 - 5.16) and diarrhea (aOR 3.42, 95% CI 1.67 - 7.01) were good predictors of favorable responses to sorafenib therapy. CONCLUSIONS: HFSR and diarrhea are good predictors of early therapy efficacy to the sorafenib treatment.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».