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Enregistrement W4387774520 · doi:10.1186/s12885-023-11488-9

Baseline Albumin-Bilirubin grade as a predictor of response and outcome of regorafenib therapy in patients with hepatocellular carcinoma: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387774520 sur OpenAlexaboutno aff
Huilin Xu, Dedong Cao, Dingjie Zhou, Nan Zhao, Xixian Tang, Vishal G. Shelat, Hrishikesh Samant, Sanjaya K. Satapathy, Francisco Tustumi, Giuseppe Aprile, Anbing He, Ximing Xu, Wei Ge

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegorafenibMedicineInternal medicineHepatocellular carcinomaHazard ratioMeta-analysisOdds ratioFunnel plotSorafenibCochrane LibraryPublication biasConfidence intervalOncologyCancerColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The use of regorafenib in the treatment of hepatocellular carcinoma (HCC) is widespread. Albumin-Bilirubin (ALBI) has been shown to be a potential prognostic marker for regorafenib treatment, but its prognostic value remains controversial. Therefore, we conducted a meta-analysis to investigate the value of the baseline ALBI grade in predicting the efficacy and survival outcomes of HCC patients after regorafenib treatment. Methods PubMed, Embase, Cochrane library, Web of Science, CNKI, Wan Fang Data, and Vip Database were searched from January 2010 to October 2022. Studies treating HCC patients with regorafenib and with ALBI as a categorical variable, overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) as outcome indicators were included. After applying Newcastle–Ottawa Scale (NOS) to evaluate the quality of the included studies, Review Manager 5.4 was used to statistically analyze. Chi-square Q test and I2 statistics were used to detect heterogeneity. Funnel plot asymmetry, Egger’s and Begg’s test were used to evaluate publication bias. Results A total of 12 studies, comprising 1,918 patients, were included in the meta-analysis. The included studies were all evaluated as high quality. Compared to the high-grade baseline ALBI group, patients in the low-grade group had a longer survival time after receiving regorafenib and also more suitable for regorafenib treatment [odds ratio (OR) = 6.50, 95% confidence interval (CI): 2.22–18.96, P < 0.01]. The low-grade baseline ALBI group before sorafenib treatment was significantly correlated with better OS [hazard ratio (HR) = 2.36, 95% CI: 1.68–3.31, P < 0.00001] and PFS (HR = 1.56, 95% CI: 1.16–2.08, P = 0.003). Likewise, the low-grade baseline ALBI group before regorafenib was also significantly correlated with better OS (HR = 1.56, 95% CI: 1.15–2.13, P = 0.005) and PFS (HR = 2.06, 95% CI: 1.37–3.11, P = 0.0005). In addition, the ALBI grade was significantly correlated with disease control rate (DCR) (OR = 2.90, 95% CI: 1.45–5.79, P = 0.003), but not the objective response rate (OR = 1.98, 95% CI: 0.71–5.46, P = 0.19). Conclusions The baseline ALBI grade could be a valuable prognostic indicator for predicting response and outcomes in HCC patients treated with regorafenib.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,040
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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