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Enregistrement W3199692770 · doi:10.1016/j.jhepr.2021.100364

Non-invasive imaging criteria for the diagnosis of hepatocellular carcinoma in non-cirrhotic patients with chronic hepatitis B

2021· article· en· W3199692770 sur OpenAlexaff
Carlos Moctezuma‐Velázquez, Sara Lewis, Karen Lee, Salvatore Amodeo, Josep M. Llovet, Myron Schwartz, Juan G. Abraldeṣ, Augusto Villanueva

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerEuropean CommissionSamuel Waxman Cancer Research FoundationNational Cancer InstituteAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaCancer Research UKU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaCirrhosisBiopsyRadiologyGastroenterologyInternal medicineLiver biopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Criteria defined by the European Association for the Study of the Liver (EASL) and Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) enable hepatocellular carcinoma (HCC) diagnosis based on imaging in cirrhosis. Non-cirrhotic patients require biopsy given the lower pre-test probability of HCC. The objective of our study was to assess the performance of EASL and LI-RADS criteria for the diagnosis of HCC in non-cirrhotic patients with chronic HBV infection. METHODS: This was a cross-sectional study performed at a referral center. We included all patients with HBV without cirrhosis with focal liver lesions who underwent contrast-enhanced CT or MRI at our clinic between 2005-2018. Studies were reviewed by 2 radiologists blinded to the diagnosis. RESULTS: We included 280 patients, median age was 56.8 (IQR 48.2-65.45) years and 223 (80%) were male. In 191 (79%) cases the lesion was found as a result of screening. Cirrhosis was excluded based on pathology in 252 (90%) cases. We assessed 338 nodules: 257 (76%) HCC, 40 (12%) non-HCC malignant lesions, and 41 (12%) benign lesions. EASL criteria and LR-5/LR-tumor-in-vein (TIV) categories had a 100% agreement in categorizing lesions as HCC, and 226 nodules (67%) were classified as HCCs. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 82.1 (76.9-86.6), 81.5 (71.3-89.2), 93.4 (89.3-96.2), and 58.9 (49.2-68.1), respectively. When the pre-test probability of HCC is >70%, estimated as a PAGE-B score above 9, and EASL or LR-5/LR-TIV criteria are met, post-test probability would be >90%. CONCLUSIONS: EASL criteria and LR-5/LR-TIV categories show a positive predictive value in patients with HBV without cirrhosis that is comparable to that seen in patients with cirrhosis. These criteria can be used when the pre-test probability of HCC is >70%. LAY SUMMARY: Current guidelines recommend performing a biopsy to confirm the diagnosis of presumed hepatocellular carcinoma (HCC) in patients without cirrhosis. We showed that specific imaging criteria had a 100% agreement for categorizing lesions as HCC, with a positive predictive value of 93.4%. These imaging criteria could be used to diagnose HCC in HBV patients without cirrhosis with a pre-test probability of HCC of ≥70%, avoiding the need for a liver biopsy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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