Notice bibliographique
Résumé
Outside of expert centres, surveillance programmes for hepatocellular carcinoma (HCC) are not well executed. There are deficiencies in every stage of the process. Overcoming these obstacles is the most important method for improving surveillance. However, even if these obstacles were overcome, there would still be room for improvement. Assessing who is at risk of developing HCC remains incompletely validated. At present, risk scores have been developed for different causes of liver disease, but scores developed in different parts of the world for the same disease do not always agree. Furthermore, most scores stratify patients by risk but do not examine what level of risk should trigger surveillance. Which surveillance tools to use remains controversial - schemes have been proposed that use biomarkers alone, ultrasound alone, or a combination of both. However, the requisite level of test sensitivity that would be associated with high cure rates has not been defined, so at this point it is not clear whether surveillance requires both ultrasound and biomarkers, or whether the use of biomarkers alone is sufficient. Finally, surveillance should result in the identification of HCC at a very early stage. Diagnosing these lesions is difficult and optimal algorithms for lesions that are atypical on radiology have yet to be developed. Algorithms for the follow-up of abnormal biomarkers in the absence of ultrasound have also not been developed yet.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».