Predictive Value of Alpha-Fetoprotein Change Rates for Hepatocellular Carcinoma Recurrence After Liver Transplant
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver transplantation offers a conclusive solution for individuals diagnosed with Hepatocellular carcinoma (HCC). Alterations in alpha-fetoprotein (AFP) levels prior to transplantation could serve as an indicator for the potential recurrence of HCC. Objective: This study aimed to evaluate the capacity of variations in the pre-transplant AFP levels as a prognostic indicator for tumor recurrence after transplant. Patients and methods: 144 HCC patients had liver transplant over a 20-year period at our institute. Their mean age at time of transplant was 54.8 years, and 124 patients were males. 71 patients (49.3%) received interventions for HCC (group 1), while 73 patients (50.7%) had no HCC treatment (group 2). Results: The recurrence-free survival rate was 86.8%. HCC recurrence was reported in 19 patients (13.2%), including 17 males and 2 females. Among these 19 patients, 11 were in group 1 (15.5%), and 8 were in group 2 (11%). The predictors of recurrence were a tumor volume greater than 115 cc (P = 0.010), and AFP > 400 ng/ml (P = 0.009). While AFP gradient (AFP-G) did not exhibit a significant correlation with tumor recurrence in the entire cohort, it demonstrated a notable correlation with recurrence in untreated patients. A specific AFP-G threshold of 60 ng/ml/month was chosen. An AFP-G of 60 ng/ml/month displayed a sensitivity of 83.3% and a specificity of 94.7% for predicting HCC recurrence. Conclusion: It was noted that using an AFP-G exceeding 60 ng/ml/month should be regarded as a prognostic tool rather than a strict selection criterion for transplant candidates.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».