An APRI+ALBI-Based Multivariable Model as a Preoperative Predictor for Posthepatectomy Liver Failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE AND BACKGROUND: Clinically significant posthepatectomy liver failure (PHLF B+C) remains the main cause of mortality after major hepatic resection. This study aimed to establish an aspartate aminotransferase to platelet ratio combined with an albumin-bilirubin grade (APRI+ALBI), based multivariable model (MVM) to predict PHLF and compare its performance to indocyanine green clearance (ICG-R15 or ICG-PDR) and albumin-ICG evaluation (ALICE). METHODS: A total of 12,056 patients from the National Surgical Quality Improvement Program database were used to generate a MVM to predict PHLF B+C. The model was determined using stepwise backwards elimination. The performance of the model was tested using receiver operating characteristic curve analysis and validated in an international cohort of 2525 patients. In 620 patients, the APRI+ALBI MVM, trained in the National Surgical Quality Improvement Program cohort, was compared with the MVM's based on other liver function tests (ICG clearance, ALICE) by comparing the areas under the curve (AUC). RESULTS: A MVM including APRI+ALBI, age, sex, tumor type, and extent of resection was found to predict PHLF B+C with an AUC of 0.77, with comparable performance in the validation cohort (AUC: 0.74). In direct comparison with other MVM's based on more expensive and time-consuming liver function tests (ICG clearance, ALICE), the APRI+ALBI MVM demonstrated equal predictive potential for PHLF B+C. A smartphone application for the calculation of the APRI+ALBI MVM was designed. CONCLUSION: Risk assessment through the APRI+ALBI MVM for PHLF B+C increases preoperative predictive accuracy and represents a universally available and cost-effective risk assessment before hepatectomy, facilitated by a freely available smartphone app.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».