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Enregistrement W4402469356 · doi:10.1016/j.jhepr.2024.101216

Tumor burden with AFP improves survival prediction for TACE-treated patients with HCC: An international observational study☆

2024· article· en· W4402469356 sur OpenAlexaff
Dongdong Xia, Wei Bai, Qiuhe Wang, Jin Wook Chung, Xavier Adhoute, Roman Kloeckner, Hui Zhang, Yong Zeng, Pimsiri Sripongpun, Chun‐Hui Nie, Seung Up Kim, Ming Huang, Wenhao Hu, Xiangchun Ding, Guowen Yin, Hailiang Li, Hui Zhao, Jean–Pierre Bronowicki, Jiaping Li, Xiaoli Zhu, Jianbing Wu, Chunqing Zhang, Weidong Gong, Zixiang Li, Zhengyu Lin, Tao Xu, Tao Yin, Rodolphe Anty, Jinlong Song, Hai‐Bin Shi, Guoliang Shao, Wei‐Xin Ren, Yongjin Zhang, Shufa Yang, Yanbo Zheng, Jian Xu, Wenhui Wang, Xu Zhu, Ying Fu, Chang Liu, Apichat Kaewdech, Rong Ding, Jie Zheng, Shuaiwei Liu, Hui Yu, Zheng Lin, Nan You, Wenzhe Fan, Shuai Zhang, Long Feng, Guangchuan Wang, Xueda Li, Jian Chen, Feng Zhang, Wenbo Shao, Wei-Zhong Zhou, Hui Zeng, Gengfei Cao, Wukui Huang, Wenjin Jiang, Wen Zhang, Lei Li, Aiwei Feng, Enxin Wang, Zhexuan Wang, Dandan Han, Yong Lv, Jun Sun, Bincheng Ren, Linying Xia, Xiaomei Li, Jie Yuan, Zheng‐Yu Wang, Bohan Luo, Kai Li, Wengang Guo, Zhanxin Yin, Yan Zhao, Jielai Xia, Daiming Fan, Kaichun Wu, Dominik Bettinger, Arndt Vogel, Guohong Han

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésObservational studyInternal medicineHepatocellular carcinomaMedicineOncologyOverall survival

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims Current prognostic models for patients with hepatocellular carcinoma (HCC) undergoing transarterial chemoembolization (TACE) are not extensively validated and widely accepted. We aimed to develop and validate a continuous model incorporating tumor burden and biology for individual survival prediction and risk stratification. Methods Overall, 4,377 treatment-naive candidates for whom TACE was recommended, from 39 centers in five countries, were enrolled and divided into training, internal validation, and two external validation datasets. The novel model was developed using a Cox multivariable regression analysis and compared with our original 6-and-12 model (the largest tumor size [ts, centimetres] + tumor number [tn]) and other available models in terms of predictive accuracy. Results The proposed model, named the ‘6-and-12 model 2.0', was generated as ‘ts + tn + 1.5×log 10 alpha-fetoprotein (AFP)', showed good discrimination (C-index 0.674) and calibration (Hosmer–Lemeshow test p = 0.147), and outperformed current existing models. An easy-to-use stratification was proposed according to the different AFP levels (≤100, 100–400, 400–2,000, 2,000–10,000, 10,000–40,000, and >40,000 ng/ml) along with the corresponding tumor burden cutoffs (8/14, 7/13, 6/12, 5/11, 4/10, and any tumor burden); that is, if the AFP level was 400–2,000 ng/ml, the stratification should be low-(≤6)/intermediate-(6–12)/high-risk (>12) strata. Hence, it could divide the patients into three distinct risk categories with a median overall survival of 45.0 (95% CI, 40.1–49.9), 30.0 (95% CI, 26.1–33.9), and 15.4 (95% CI, 13.4–17.4) months ( p <0.001) from low-risk to high-risk strata, respectively. These findings were confirmed in validation and subgroup analyses. Conclusions The 6-and-12 model 2.0 significantly improved individual outcome predictions and better stratified the candidates recommended for TACE; thus, this model could be used in both clinical practice and trial design. Impact and implications: In this international multicentre study, we developed and internally and externally validated a novel outcome prediction model for candidates with HCC who would be ideal for TACE. The model, called the 6-and-12 model 2.0, was based on 4,377 patients from 39 centers in five countries. The model offers individualized outcome prediction, outperforming the original 6-and-12 model score and other existing metrics across all datasets and subsets. Based on different levels of alpha-fetoprotein (AFP) and corresponding cut-offs of tumor burden, patients could be stratified into three risk strata with significantly different survival prognoses, which could provide a referential framework to control study heterogeneity and define the target population in future trial designs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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