Update on Locoregional Therapies for Liver Cancer: Radiation Segmentectomy
Notice bibliographique
Résumé
Over 900,000 people worldwide were diagnosed with liver cancer in 2022 alone, with hepatocellular carcinoma (HCC) accounting for 75-85% of cases. Treatment for HCC includes some combination of systemic therapies, surgery, liver transplantation, ablation, and intra-arterial therapies with transarterial chemoembolization (TACE) or transarterial radioembolization (TARE). Currently, the Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) guidelines have acknowledged liver transplantation, surgical resection, and thermal ablation as curative therapies in very early to early stage HCC (BCLC-0 and BCLC-A). While these modalities are the preferred curative treatments for a very early to early stage disease, there are challenges associated with these options, such as organ availability and patient eligibility. Current data shows the role of radiation segmentectomy as a curative therapeutic option for very early to early stage HCC that is unresectable and not amenable to ablation. As future data continues to elucidate the ability for radiation segmentectomy to achieve complete pathologic necrosis, the goal is for the BCLC staging model to acknowledge its role as a curative treatment in this patient population and incorporate it into the ever-evolving guidelines.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».