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Enregistrement W4229003797 · doi:10.1002/jmri.28218

Comparing Survival Outcomes of Patients With <scp>LI‐RADS‐M</scp> Hepatocellular Carcinomas and Intrahepatic Cholangiocarcinomas

2022· article· en· W4229003797 sur OpenAlexaff
Andrea S. Kierans, Kyle J. Lafata, Daniel R. Ludwig, Lauren M. Burke, Victoria Chernyak, Kathryn J. Fowler, Tyler J. Fraum, Katrina McGinty, Matthew D. F. McInnes, Mishal Mendiratta‐Lala, Guilherme Moura Cunha, Brian C. Allen, Elizabeth M. Hecht, Tracy A. Jaffe, Kevin Kalisz, Damithri Ranathunga, Benjamin Wildman‐Tobriner, Diana M. Cardona, Anum Aslam, Sonia Gaur, Mustafa R. Bashir

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholangiocarcinoma and Gallbladder Cancer Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaInternal medicineProportional hazards modelHazard ratioGastroenterologyCirrhosisIntrahepatic CholangiocarcinomaLog-rank testStage (stratigraphy)Retrospective cohort studyRadiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a sparsity of data evaluating outcomes of patients with Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) (LR)-M lesions. PURPOSE: To compare overall survival (OS) and progression free survival (PFS) between hepatocellular carcinoma (HCC) and intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) meeting LR-M criteria and to evaluate factors associated with prognosis. STUDY TYPE: Retrospective. SUBJECTS: Patients at risk for HCC with at least one LR-M lesion with histologic diagnosis, from 8 academic centers, yielding 120 patients with 120 LR-M lesions (84 men [mean age 62 years] and 36 women [mean age 66 years]). FIELD STRENGTH/SEQUENCE: -weighted fast spin-echo. ASSESSMENT: The imaging categorization of each lesion as LR-M was made clinically by a single radiologist at each site and patient outcome measures were collected. STATISTICAL TESTS: OS, PFS, and potential independent predictors were evaluated by Kaplan-Meier method, log-rank test, and Cox proportional hazard model. A P value of <0.05 was considered significant. RESULTS: A total of 120 patients with 120 LR-M lesions were included; on histology 65 were HCC and 55 were iCCA. There was similar median OS for patients with LR-M HCC compared to patients with iCCA (738 days vs. 769 days, P = 0.576). There were no significant differences between patients with HCC and iCCA in terms of sex (47:18 vs. 37:18, P = 0.549), age (63.0 ± 8.4 vs. 63.4 ± 7.8, P = 0.847), etiology of liver disease (P = 0.202), presence of cirrhosis (100% vs. 100%, P = 1.000), tumor size (4.73 ± 3.28 vs. 4.75 ± 2.58, P = 0.980), method of lesion histologic diagnosis (P = 0.646), and proportion of patients who underwent locoregional therapy (60.0% vs. 38.2%, P = 0.100) or surgery (134.8 ± 165.5 vs. 142.5 ± 205.6, P = 0.913). Using multivariable analysis, nonsurgical compared to surgical management (HR, 4.58), larger tumor size (HR, 1.19), and higher MELD score (HR, 1.12) were independently associated with worse OS. DATA CONCLUSION: There was similar OS in patients with LR-M HCC and LR-M iCCA, suggesting that LR-M imaging features may more closely reflect patient outcomes than histology. EVIDENCE LEVEL: 3 TECHNICAL EFFICACY: Stage 5.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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