Living-Donor Liver Transplantation for Hepatocellular Carcinoma: Impact of the MELD Score and Predictive Value of NLR on Survival
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with hepatocellular carcinoma (HCC) tend to be referred for liver transplantation (LT) at an early stage of cirrhosis, with lower pre-LT Model of End-Stage Liver Disease (MELD) scores. We investigated the impact of high MELD scores on post-LT outcomes in patients with HCC and validated the prognostic significance of the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR). Patients and Method: This retrospective single-center cohort study enrolled 230 patients with HCC who underwent LDLT from 2004−2019 in our institute. We defined a high MELD score as ≥20. Results: The MELD < 20 and MELD ≥ 20 groups comprised 205 and 25 cases, respectively. Although there was no significant difference in disease-free survival between the two groups (p = 0.629), the incidence of septic shock (p = 0.019) was significantly higher in the high MELD group. The one-, three-, and five-year overall survival rates were not significantly different between the two groups (p = 0.056). In univariate analysis, a high pre-LT NLR was associated with poorer survival in the high MELD group (p = 0.029, hazard ratio [HR]: 1.07, 90% confidence interval [CI]: 1.02−1.13). NLR cut-off values of ≥10.7 and <10.7 were predictive of mortality, with an AUC of 0.705 (90% CI: 0.532−0.879). The one-, three-, and five-year post-LT survival rates were significantly higher among the recipients with an NLR < 10.7 than those with an NLR ≥ 10.7 (p = 0.005). Conclusions: Pre-LT MELD score ≥ 20 was associated with a higher risk of developing post-LT septic shock and mortality. The pre-LT serum NLR is a useful predictive factor for clinical outcomes in patients with HCC with high MELD scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».