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Enregistrement W4213388823 · doi:10.1002/hep.32411

Dynamic risk profiling of HCC recurrence after curative intent liver resection

2022· article· en· W4213388823 sur OpenAlexaff
Tommy Ivanics, Carla Perez, Marco P. A. W. Claasen, Madhukar S. Patel, Gabriela Morgenshtern, Lauren Erdman, Chaya Shwaartz, Luckshi Rajendran, Grainne M. O’Kane, Bettina E. Hansen, Sean P. Cleary, Gonzalo Sapisochín

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastasisIntrahepatic CholangiocarcinomaInternal medicineSurgeryOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Following liver resection (LR) for HCC, the likelihood of survival is dynamic, in that multiple recurrences and/or metastases are possible, each having variable impacts on outcomes. We sought to evaluate the natural progression, pattern, and timing of various disease states after LR for HCC using multistate modeling and to create a practical calculator to provide prognostic information for patients and clinicians. APPROACH AND RESULTS: Adult patients undergoing LR for HCC between January 2000 and December 2018 were retrospectively identified at a single center. Multistate analysis modeled post-LR tumor progression by describing transitions between distinct disease states. In this model, the states included surgery, intrahepatic recurrence (first, second, third, fourth, fifth), distant metastasis with or without intrahepatic recurrence, and death. Of the 486 patients included, 169 (34.8%) remained recurrence-free, 205 (42.2%) developed intrahepatic recurrence, 80 (16.5%) developed distant metastasis, and 32 (7%) died. For an average patient having undergone LR, there was a 33.1% chance of remaining disease-free, a 31.0% chance of at least one intrahepatic recurrence, a 16.3% chance of distant metastasis, and a 19.8% chance of death within the first 60 months post-LR. The transition probability from surgery to first intrahepatic recurrence, without a subsequent state transition, increased from 3% (3 months) to 17.4% (30 months) and 17.2% (60 months). Factors that could modify these probabilities included tumor size, satellite lesions, and microvascular invasion. The online multistate model calculator can be found on https://multistatehcc.shinyapps.io/home/. CONCLUSIONS: In contrast to standard single time-to-event estimates, multistate modeling provides more realistic prognostication of outcomes after LR for HCC by taking into account many postoperative disease states and transitions between them. Our multistate modeling calculator can provide meaningful data to guide the management of patients undergoing postoperative surveillance and therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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