Trends in Selective Internal Radiation Therapy (SIRT) for Treating Hepatocellular Carcinoma, Cholangiocarcinoma, and Liver Metastasis: A Total Population Analysis from 2006 to 2021 in Germany
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate trends in selective internal radiation therapy (SIRT) for hepatocellular carcinoma (HCC), cholangiocarcinoma (CCC), and liver metastasis in Germany. We analyzed the nationwide German hospital billing database from 2006 to 2019 for the diagnosis of HCC, CCC or liver metastasis in combination with SIRT. For analyses of SIRT on the hospital level, we used the reimbursement.INFO tool based on German hospitals’ quality reports from 2008 to 2021. Linear regression analysis was performed to detect changes over time. We included a total of 14,165 SIRT procedures. The annual numbers increased from 99 in 2006 to 1605 in 2015 (p < 0.001; increase by 1521%), decreasing to 1175 cases in 2019 (p < 0.001). In 2008, 6 of 21 hospitals (28.6%) performed more than 20 SIRTs per year, which increased to 19 of 53 (35.8%) in 2021. The share of SIRT for HCC increased from 29.8% in 2006 to 44.7% in 2019 (p < 0.001) and for CCC from 0% in 2006 to 9.5% in 2019 (p < 0.001), while the share of SIRT for liver metastasis decreased from 70.2% in 2006 to 45.7% in 2019 (p < 0.001). In-hospital mortality was 0.2% after the SIRT procedure. Gastritis (2.7%), liver failure (0.4%), and sepsis (0.3%) were the most common in-hospital complications reported. We observed an increase in SIRT procedures in Germany, with the number of hospitals offering the procedure going up from 21 in 2008 to 53 in 2021. While the treatment of liver metastasis remains the most common indication, SIRT for HCC and CCC increased significantly over the last few years. The mortality and complication rates show that SIRT is a relatively safe procedure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».