Adjuvant ICIs Plus Targeted Therapies Reduce HCC Recurrence after Hepatectomy in Patients with High Risk of Recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Background: The high recurrence rate of hepatocellular carcinoma (HCC) after hepatectomy usually results in poor prognosis. To the best of our knowledge, no study has reported the efficacy of immune checkpoint inhibitors (ICIs) plus targeted therapies on preventing HCC recurrence after hepatectomy. Thus, the aim of this study was to investigate the benefits and safety of applying adjuvant ICIs plus targeted therapies after hepatectomy for patients at high risk of HCC recurrence. Methods: A total of 196 patients with any risk factors for recurrence who underwent hepatectomy for HCC were reviewed in this retrospective study. Results: Compared with the control group (n = 158), ICIs plus targeted therapies (n = 38) had a significantly higher recurrence-free survival (RFS) rate in univariate analysis (HR, 0.46; 95% confidence interval [CI], 0.24–0.90; p = 0.020), multivariate analysis (adjusted HR, 0.62; 95%CI, 0.49–0.79; p < 0.001) and propensity score-matched analysis (HR, 0.35; 95%CI, 0.16–0.75; p = 0.005). Subgroup analyses also showed that postoperative adjuvant ICIs plus targeted therapies might reduce HCC recurrence in patients with the most of risk factors. Conclusion: Postoperative adjuvant ICI plus targeted therapies may reduces early HCC recurrence in patients with a high risk of recurrence, and the treatments are well tolerated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».