MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391025943 · doi:10.3390/curroncol31010038

Comparative Analysis of Subclassification Systems in Patients with Intermediate-Stage Hepatocellular Carcinoma (Barcelona Clinic Liver Classification B) Receiving Systemic Therapy

2024· article· en· W4391025943 sur OpenAlexvenueno aff
Luca Ielasi, Bernardo Stefanini, Fabio Conti, Matteo Tonnini, Raffaella Tortora, Giulia Magini, Rodolfo Sacco, Tiziana Pressiani, Franco Trevisani, Francesco Giuseppe Foschi, Fabio Piscaglia, Alessandro Granito, Francesco Tovoli

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaSystemic therapyStage (stratigraphy)Staging systemInternal medicineOncologyPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intermediate-stage hepatocellular carcinoma (BCLC B HCC) occurs in a heterogeneous group of patients and can be addressed with a wide spectrum of treatments. Consequently, survival significantly varies among patients. In recent years, several subclassification systems have been proposed to stratify patients' prognosis. We analyzed and compared these systems (Bolondi, Yamakado, Kinki, Wang, Lee, and Kim criteria) in patients undergoing systemic therapy. METHODS: We considered 171 patients with BCLC B HCC treated with sorafenib as first-line systemic therapy in six Italian centers from 2010 to 2021 and retrospectively applied the criteria of six different subclassification systems. RESULTS: Except for the Yamakado criteria, all the subclassification systems showed a statistically significant correlation to overall survival (OS). In the postestimation analysis, the Bolondi criteria (OS of subgroups 22.5, 11.9, and 6.6 mo, respectively; C-index 0.586; AIC 1338; BIC 1344) and the Wang criteria (OS of subgroups 20.6, 11.9, and 7.0, respectively; C-index 0.607; AIC 1337; BIC 1344) presented the best accuracy. Further analyses of these two subclassification systems implemented with the prognostic factor of alpha-fetoprotein (AFP) > 400 ng/mL have shown an increase in accuracy for both systems (C-index 0.599 and 0.624, respectively). CONCLUSIONS: Intermediate-stage subclassification systems maintain their predictive value also in the setting of systemic therapy. The Bolondi and Wang criteria showed the highest accuracy. AFP > 400 ng/mL enhances the performance of these systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetHepatocellular Carcinoma Treatment and PrognosisTravaux en français237 207