Dedicated Automatic Recall Hepatocellular Cancer Surveillance Programme Demonstrates High Retention: A Population‐Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient, clinician, and system-related barriers may affect adherence to hepatocellular carcinoma (HCC) surveillance programmes. The impact of a dedicated automated recall HCC surveillance programme on retention rates in patients eligible for screening is unknown. We aimed to describe and evaluate a large HCC surveillance programme in a publicly funded healthcare system. METHODS: Data were collected from January 1, 2013, to December 31, 2022, from a retrospective cohort of subjects enrolled in a publicly funded automated recall semi-annual surveillance programme as per the American Association for the Study of Liver Disease HCC guidance in the Calgary Health Zone (~1.6 million), Canada. Patients were excluded if there was incomplete data or did not meet indications for surveillance. Cox regression was used to identify predictors of non-retention to surveillance. RESULTS: A total of 7269 patients were included. The median was age 55.5 years (IQR: 45.5-63.8), 60% were male, 46% were of Asian descent, 51% had HBV infection, and 36% had cirrhosis (35% alcohol-related). Median follow-up was 4.9 years (IQR: 1.5-7.2). Overall, 52% (n = 3768) of patients were retained in the surveillance programme, while 8.3% (n = 603) left for potential medical reasons, and 40% (n = 2898) were lost in follow-up. The median time in the programme for those lost in follow-up was 0.81 years (IQR: 0.0-2.8) compared to 6.75 years if retained (IQR: 5.6-8.6; p < 0.001). In multivariable Cox regression analysis, HCV aetiology (HR 1.41; CI 1.23-1.62, p < 0.01), African ethnicity (HR 1.20, CI 1.02-1.42, p = 0.03), and cirrhosis (HR 1.16, CI 1.05-1.28, p < 0.01) increased risk of dropout. On interaction analysis, Hepatitis B amongst cirrhotic patients also increased risk of dropout (HR 1.48, CI 1.05-2.07, p = 0.02). CONCLUSION: A dedicated automated recall HCC surveillance programme has a high retention rate in a large multi-ethnic cohort of patients while identifying certain marginalised patient populations, such as those with viral liver disease, cirrhosis, or African ethnicity, as particularly vulnerable to loss to follow-up.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».