Characteristics and prognosis of hepatocellular carcinoma patients after direct-acting antiviral hepatitis C virus therapy in a single medical center in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Hepatocellular carcinoma (HCC) incidence has increased dramatically over the previous two decades and is anticipated to rise further in some countries, notably the United States, by 2030. HCC is most widespread in Asia and Africa, where hepatitis B and C are ubiquitous and lead to the development of chronic liver disease and, finally, HCC. In this study, we examined changes in the characteristics and prognosis of HCC patients, as well as the risk of developing HCC after direct-acting antiviral (DAA) medication.Methods: The study enrolled all individuals who attended the Clinical Oncology and Nuclear Medicine Department, Suez Canal University Hospital, Ismailia, Egypt, with a proven diagnosis of HCC in the period between January 2020 and December 2021. HCC is diagnosed based on radiographic appearance (arterial enhancement phase and delayed washout phase) or compatible histology.Results: This retrospective cohort included 254 HCC patients, separated into three groups. Kaplan-Meier curves with log-rank analysis revealed that hepatitis C virus (HCV) treatment therapy considerably reduced the time to HCC development following hepatitis diagnosis (p < .001). HCV therapy had a substantial impact on progression-free survival and overall survival in HCC patients (p < .001).Conclusions: The emergence of DAA medication has greatly altered the management of HCV patients in the context of HCC. DAAs have been shown to be both safe and beneficial in these individuals, particularly in terms of lowering the risk of hepatic decompensation. DAAs have been reported to enhance overall survival in patients with cirrhotic HCV-related HCC, most likely due to decreased hepatic decompensation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».