Prospective cohort for early detection of liver cancer (Pearl): a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hepatocellular carcinoma (HCC) is the fastest-rising and fourth most common cause of cancer death worldwide. Liver cirrhosis is the largest underlying risk factor for HCC. Therefore, patients with cirrhosis should have regular ultrasound and biochemical screening to pick up early HCC. Early HCC can be cured; more advanced HCCs have limited treatment options and poor prognosis. Current screening methods are suboptimal with poor sensitivity in picking up early disease. In this study, the investigators aim to recruit people with liver cirrhosis into a Prospective cohort for early detection of liver cancer-the Pearl cohort. The investigators believe that by using state-of-the-art tests we can improve the detection of early HCC. METHODS AND ANALYSIS: This is a UK-based prospective, longitudinal, diagnostic, prognostic, multicentre, non-CTIMP study. Aiming to recruit 3000 patients with liver cirrhosis without a HCC diagnosis, the Pearl cohort will be followed actively for 3 years from recruitment and then passively via registry data for ten years thereafter. Blood and urine samples will be taken and information from routine care will be gathered. These will be used to assess novel diagnostic approaches for the detection early HCC and to develop models to identify those most at risk for developing HCC.Participants will be linked to national UK health registries to ensure long-term capture of HCC incidence and other relevant endpoints. Approximately 75 patients are predicted to develop de novo HCC within the 3-year follow up period. After this period, the study teams will obtain data on participants for at least 10 years after the last contact. This cohort will help develop an understanding of the incidence of HCC in a UK population stratified by underlying cirrhosis aetiology. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been granted by REC and the trial is registered on ClinicalTrials.gov. The results will be published in peer-reviewed journals and presented at relevant meetings. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT05541601.
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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 | 0,029 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,020 |
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 ».