Comparative Outcome Analysis of Lenvatinib Versus Sorafenib for Recurrence of Hepatocellular Carcinoma After Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) recurs after liver transplantation (LT) in ~17% of patients. We aimed to retrospectively compare the outcomes of patients treated with different tyrosine kinase inhibitors (TKIs) for recurrent HCC post-LT. METHODS: Patients with recurrent HCC post-LT between 2006 and 2019 were included. The impact of sorafenib and lenvatinib treatment for recurrent disease was assessed using survival analysis with an a priori multivariable Cox regression (alpha-fetoprotein [AFP] at recurrence, recurrence lesion diameter, single-site versus multisite metastases). RESULTS: Seven hundred fifty-four patients underwent LT for HCC, of whom 120 (15.9%) developed recurrence. Of these patients, 56 received TKIs: sorafenib (n = 42) or lenvatinib (n = 14). The median age at LT was 60.8 y (interquartile range, 54.0-66.2); 52 (93%) were men and 26 (46%) were within Milan criteria at listing. Baseline characteristics at recurrence were comparable between the 2 groups, including largest tumor diameter ( P = 0.15), receipt of local therapies before TKI ( P = 0.33), and single-site recurrence ( P = 0.75), and time from interventional treatment to start of TKI ( P = 0.44). The AFP at recurrence was higher in the sorafenib group (95.0 versus 3.0 µg/L, P < 0.001). The median overall survival (OS) after initiation of TKI treatment was longer in the lenvatinib group (15.0 mo [95% confidence interval [CI], 11.5-31.5] versus 7.8 mo [95% CI, 4.0-15.4]; P = 0.02) with a 2.3-fold a priori adjusted effect on OS (adjusted hazard ratio 2.32 [95% CI, 1.03-5.20], P = 0.04). CONCLUSIONS: Our findings suggest lenvatinib is a valuable treatment option for patients with HCC recurrence after LT.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».