Impact of Tumor Burden Score on Conditional Survival after Curative‐Intent Resection for Hepatocellular Carcinoma: A Multi‐Institutional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The impact of tumor burden score (TBS) on conditional survival (CS) among patients undergoing curative‐intent resection of hepatocellular carcinoma (HCC) has not been examined to date. Methods Patients who underwent liver resection of HCC between 2000 and 2017 were identified from a multi‐institutional database. The impact of TBS and other clinicopathologic factors on 3‐year conditional survival (CS 3 ) was examined. Results Among 1,040 patients, 263 (25.3%) patients had low TBS, 668 (64.2%) had medium TBS and 109 (10.5%) had high TBS. TBS was strongly associated with OS; 5‐year OS was 39.0% among patients with high TBS compared with 61.1% and 79.4% among patients with medium and low TBS, respectively ( p < 0.001). While actuarial survival decreased as time elapsed from resection, CS increased over time irrespective of TBS. The largest differences between 3‐year actuarial survival and CS 3 were noted among patients with high TBS (5‐years postoperatively; CS 3 : 78.7% vs. 3‐year actuarial survival: 30.7%). The effect of adverse clinicopathologic factors including high TBS, poor/undifferentiated tumor grade, microvascular invasion, liver capsule involvement, and positive margins on prognosis decreased over time. Conclusions CS rates among patients who underwent resection for HCC increased as patients survived additional years, irrespective of TBS. CS estimates can be used to provide important dynamic information relative to the changing survival probability after resection of HCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».