Outcomes of Geriatric Patients with Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: The treatment modalities and outcomes of geriatric patients with hepatocellular carcinoma (HCC) remain controversial. This retrospective observational cohort study compared the outcomes of HCC between geriatric and younger patients. Methods: The medical records of patients with HCC managed between January 2001 and December 2017 were retrieved from the Chang Gung Memorial Hospital Research Database. Patients were stratified by age into two groups: a geriatric group (65−75 years) and a younger group (<65 years). The two groups were matched through 1:2 propensity score matching (PSM) according to sex, cardiovascular disease, cerebrovascular attack, diabetes mellitus, cirrhosis, hepatitis, and hypertension. Results: Of the 11,033 patients with HCC, 2147 patients aged 65−75 years and 4294 patients aged <65 years were identified after 1:2 PSM. The Kaplan−Meier model revealed that the HCC outcomes in patients older than 65 years were not significantly different after 3 years (p = 0.060). Consistent results were also obtained when the laboratory data associated with HCC incidence were included in the Fine−Gray competing risk model after 1:2 PSM (p = 0.1695). The major risk factors for HCC survival were systemic immune-inflammation index (SII) ≥ 610 × 109 cells/L, advanced tumor stage, and model for end-stage liver disease (MELD) score, etc. Conclusion: Age was not an independent factor for mortality in patients with HCC in the first 3 years. Geriatric patients with HCC should be as aggressively managed as younger patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».