Liver transplantation for primary and secondary liver tumors: Patient-level meta-analyses compared to UNOS conventional indications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Liver transplant (LT) for transplant oncology (TO) indications is being slowly adopted worldwide and has been recommended to be incorporated cautiously due to concerns about mid-long-term survival and its impact on the waiting list. APPROACH AND RESULTS: We conducted 4 systematic reviews of all series on TO indications (intrahepatic cholangiocarcinoma and perihilar cholangiocarcinoma [phCC]) and liver metastases from neuroendocrine tumors (NETs) and colorectal cancer (CRLM) and compared them using patient-level meta-analyses to data obtained from the United Network for Organ Sharing (UNOS) database considering conventional daily-practice indications. Secondary analyses were done for specific selection criteria (Mayo-like protocols for phCC, SECA-2 for CRLM, and Milan criteria for NET). A total of 112,014 LT were analyzed from 2005 to 2020 from the UNOS databases and compared with 345, 721, 494, and 103 patients obtained from meta-analyses on intrahepatic cholangiocarcinoma and phCC, and liver metastases from NET and CRLM, respectively. Five-year overall survival was 53.3%, 56.4%, 68.6%, and 53.8%, respectively. In Mantel-Cox one-to-one comparisons, survival of TO indications was superior to combined LT, second, and third LT and not statistically significantly different from LT in recipients >70 years and high BMI. CONCLUSIONS: Liver transplantation for TO indications has adequate 5-year survival rates, mostly when performed under the selection criteria available in the literature (Mayo-like protocols for phCC, SECA-2 for CRLM, and Milan for NET). Despite concerns about its impact on the waiting list, some other LT indications are being performed with lower survival rates. These oncological patients should be given the opportunity to have a definitive curative therapy within validated criteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».