Magnetic resonance imaging-based rim enhancement could effectually predict poor prognosis in hepatocellular carcinoma: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have initially shown that MRI-based rim enhancement associates with poor prognosis in hepatocellular carcinoma (HCC) patients, but their sample sizes are small, leading to a necessary of comprehensive analyses to make a relatively solid statement. Thus, this meta-analysis aimed to summarize the correlation between MRI-based rim enhancement and prognosis in HCC patients. Until March 2023, a literature search was conducted on Web of Science, PubMed, EMBASE, Cochrane, CNKI, Wangfang, and CQVIP databases in order to identify studies that report the correlation between MRI-based rim enhancement and the prognosis of HCC patients. MRI-based rim enhancement and prognostic data were extracted and analyzed. In our study, eight studies containing 1816 HCC patients were analyzed. Generally, the presence of MRI-based rim enhancement was related to shortened disease-free survival (DFS) [hazard ratio (HR): 2.77, 95% confidence interval (CI): 2.11-3.62, P < 0.001], and worse overall survival (OS) (HR: 5.43, 95% CI: 2.14-13.79, P < 0.001). While no other prognostic data could be retrieved. Funnel plots, Begg's test, and Egger's test all indicated that no publication bias existed; and the risk score by Newcastle-Ottawa Scale criteria ranged from 7-9 points, suggesting a generally low risk of bias. Meanwhile, the sensitivity analysis showed that the significant findings did not change by omitting each study. Then, subgroup analyses revealed that no matter stratified by tumor size, treatment option, or sample size, rim enhancement was linked with unsatisfied DFS (all P < 0.05). Conclusively, MRI-based rim enhancement could effectually estimate poor survival in HCC patients, indicating its good prognostic value.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».