Assessment of Prognostic Value of Aspartate Aminotransferase-to-Platelet Ratio Index in Patients With Hepatocellular Carcinoma: Meta-Analysis of 28 Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common malignant tumors globally; it is valuable to predict its prognosis after treatment. Aspartate aminotransferase-to-platelet index (APRI), a non-invasive biomarker consists of two routine test parameters easily available in all the patients. Our study aimed to investigate whether APRI can serve as an independent prognostic marker in the patients with HCC. Methods: We extensively searched PubMed, Embase, and Web of Science databases on June 20, 2021 to determine all relevant literature. The studies that explored the association between the APRI levels and prognosis of patients with HCC and reported risk estimate data were included. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of the included studies. Results: A total of 1,097 articles were initially identified, of which 28 studies involving 11,041 patients met the eligibility criteria for the meta-analysis. The pooled hazard ratios (HRs) for overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) were 1.77 (95% CI : 1.53–2.05, P < 0.001) and 1.59 (95% CI : 1.47–1.71, P < 0.001), respectively, suggesting a significant correlation between the increased APRI levels and poor prognosis in the patients with HCC. In the subgroup analyses, statistical significance of the correlation disappeared in the Korean and Japanese population and in the patients undergoing transarterial chemoembolization (TACE). Of note, the current results may be overestimated due to publication bias, but the conclusion remained unchanged when the bias was adjusted. Conclusion: High APRI levels are associated with poor OS and DFS in the patients with HCC. In most cases, pretreatment APRI can be used as an independent prognostic factor, but it is necessary to incorporate other predictive prognostic systems to ensure accuracy. Further studies are needed to determine the specific beneficiary population and the optimal cutoff value.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».