Prediction of Early Recurrence of Solitary Hepatocellular Carcinoma after Orthotopic Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinomas(HCC) consisted of heterogeneous subtypes with different recurrence probabilities after liver transplantation(LT). Our study aimed to develop an improved model for predicting the recurrence of solitary HCC after LT. In this retrospective study, 151 solitary HCC patients who received orthotopic LT over a period of 10 consecutive years were included. All recipients received graft from deceased donors. The first eligible 50 patients were used as validation cohort and others were utilized to construct the model. A two-tailed P < 0.05 was considered to indicate statistical significance for all analysis. Based on the maximisation of the Youden's index, the optimal cutoff values for alpha-fetoprotein(AFP) and tumor diameter were 261.6 ng/mL and 3.6 cm, respectively. Vascular involvement includes gross and microscopic vascular invasion. Variables potentially affecting recurrence-free survival(RFS) were examined using univariate and multivariate Cox regression analysis. Univariate and multivariate analysis revealed that AFP, tumor diameter, vascular invasion and cytokeratin-19/glypican-3 sub-typing were independent prognostic factors for RFS, thus comprised the risk scoring model. The AUC values of the model in the cohorts were significantly higher than that of the Milan, UCSF, Fudan and Hangzhou criteria. These findings suggest the model has high performance in predicting early recurrence of solitary HCC patients after LT.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».