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Enregistrement W4291004847 · doi:10.1002/jcsm.13053

Impact of muscle mass on survival of patients with hepatocellular carcinoma after liver transplantation beyond the Milan criteria

2022· article· en· W4291004847 sur OpenAlexaff
Berend R. Beumer, Jeroen L.A. van Vugt, Gonzalo Sapisochín, Peter Yoon, Marco Bongini, Di Lu, Xiao Xu, Paolo De Simone, Lorenzo Pintore, Nicolas Golse, Małgorzata Nowosad, William Bennet, Emmanuel Tsochatzis, Evangelia Koutli, Fariba Abbassi, Marco P. A. W. Claasen, Manuela Merli, Joanne O’Rourke, Martina Gambato, Alberto Benito, Avik Majumdar, Ek Khoon Tan, Maryam Ebadi, Aldo J. Montaño‐Loza, Marina Berenguer, Herold J. Metselaar, Wojciech G. Polak, Vincenzo Mazzaferro, Jan N.M. IJzermans

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilan criteriaHepatocellular carcinomaLiver transplantationMedicineOverall survivalTransplantationInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to the liver transplant waitlist for patients with hepatocellular carcinoma (HCC) depends on tumour presentation, biology, and response to treatments. The Milan Criteria (MC) represent the benchmark for expanded criteria that incorporate additional prognostic factors. The purpose of this study was to determine the added value of skeletal muscle index (SMI) in HCC patients beyond the MC. METHOD: Patients with HCC that were transplanted beyond the MC were included in this retrospective multicentre study. SMI was quantified using the Computed Tomography (CT) within 3 months prior to transplantation. Cox regression models were used to identify predictors of overall survival (OS). The discriminative performance of SMI extended Metroticket 2.0 and AFP models was also assessed. RESULTS: Out of 889 patients transplanted outside the MC, 528 had a CT scan within 3 months prior to liver transplantation (LT), of whom 176 (33%) were classified as sarcopenic. The median time between assessment of the SMI and LT was 1.8 months (IQR: 0.77-2.67). The median follow-up period was 5.1 95% CI [4.7-5.5] years, with a total of 177 recorded deaths from any cause. In a linear regression model with SMI as the dependent variable, only male gender (8.55 95% CI [6.51-10.59], P < 0.001) and body mass index (0.74 95% CI [0.59-0.89], P < 0.001) were significant. Univariable survival analysis of patients with sarcopenia versus patients without sarcopenia showed a significant difference in OS (HR 1.44 95% CI [1.07 - 1.94], P = 0.018). Also the SMI was significant (HR 0.98 95% CI [0.96-0.99], P = 0.014). The survival difference between the lowest SMI quartile versus the highest SMI quartile was significant (log-rank: P = 0.005) with 5 year OS of 57% and 71%, respectively. Data from 423 patients, describing 139 deaths, was used for multivariate analysis. Both sarcopenia (HR 1.45 95% CI [1.02 - 2.05], P = 0.036) and SMI were (HR 0.98 95% CI [0.95-0.99], P = 0.035) significant. On the survival scale this translates to a 5 year OS difference of 11% between sarcopenia and no sarcopenia. Whereas for SMI, this translates to a survival difference of 8% between first and third quartiles for both genders. CONCLUSIONS: Overall, we can conclude that higher muscle mass contributes to a better long-term survival. However, for individual patients, low muscle mass should not be considered an absolute contra-indication for LT as its discriminatory performance was limited.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,502

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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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