Annual contrast-enhanced magnetic resonance imaging is highly effective in the surveillance of hepatocellular carcinoma among cirrhotic patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Biannual ultrasonography, a globally accepted surveillance method, has low sensitivity in detecting early-stage hepatocellular carcinoma (HCC). We aimed to investigate the effectiveness of a surveillance strategy using annual contrast-enhanced MRI to detect HCCs at early-stage. MATERIALS AND METHODS: We reviewed the data of 294 patients with consistent annual contrast-enhanced MRI and biannual alpha fetoprotein (AFP) surveillance between 2008 and 2017. Patients were stratified for HCC risk as low-intermediate-high risk group using Toronto risk score. HCCs were classified according to Barcelona Clinic Liver Cancer staging system. RESULTS: Thirty-five (11.9%) HCCs were detected with annual surveillance MRI. Of those, 30 (85.8%) were early-stage and 15 (42.9%) were very early-stage. The majority of patients (82.9%) with surveillance detected HCC were high risk at the entry. MRI had sensitivity of 83.3 and 80% with a specificity of 95.4 and 91.4%, for detecting early and very early-stage HCC, respectively. Addition of AFP to MRI displayed similar sensitivity and specificity rates to detect early and very early HCCs. The area under the curve of MRI alone and combination with AFP was not statistically different (Any-HCC: 0.905 vs. 0.924; Early-HCC: 0.853 vs. 0.885; Very early-HCC: 0.838 vs. 0.885, respectively, all P values >0.2). CONCLUSION: Annual MRI strategy demonstrated a satisfactory performance in the surveillance of HCC, in terms of detecting most of the lesions in earlier curable stages and indicating high sensitivity with no additional benefit of biannual AFP. New risk stratified screening algorithms may further increase the yield of HCC surveillance among cirrhotic 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 | 0,002 | 0,009 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».