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Enregistrement W3013824861 · doi:10.1097/tp.0000000000003174

Liver Transplantation for Hepatocellular Carcinoma. Working Group Report from the ILTS Transplant Oncology Consensus Conference

2020· review· en· W3013824861 sur OpenAlexaff
Neil Mehta, Prashant Bhangui, Francis Y. Yao, Vincenzo Mazzaferro, Christian Toso, Nobuhisa Akamatsu, François Durand, Jan N.M. IJzermans, Wojciech G. Polak, Shusen Zheng, John P. Roberts, Gonzalo Sapisochín, Taizo Hibi, Nancy Man Kwan, R. Mark Ghobrial, Avi Soin

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaMedicineLiver transplantationOncologyTransplantationInternal medicineMilan criteriaLiver diseaseLiving donor liver transplantationCarcinomaSurgeryUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver transplantation (LT) offers excellent long-term outcome for certain patients with hepatocellular carcinoma (HCC), with a push to not simply rely on tumor size and number. Selection criteria should also consider tumor biology (including alpha-fetoprotein), probability of waitlist and post-LT survival (ie, transplant benefit), organ availability, and waitlist composition. These criteria may be expanded for live donor LT (LDLT) compared to deceased donor LT though this should not adversely affect the double equipoise in LDLT, namely ensuring both acceptable recipient outcomes and donor safety. HCC patients with compensated liver disease and minimal tumor burden have low urgency for LT, especially after local-regional therapy with complete response, and do not appear to derive the same benefit from LT as other waitlist candidates. These guidelines were developed to assist in selecting appropriate HCC patients for both deceased donor LT and LDLT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations214
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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