Tumour burden predicts outcomes after curative resection of multifocal intrahepatic cholangiocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver resection for multifocal intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) remains controversial due to a poor prognosis, driven by aggressive tumour biology. The aim of this study was to stratify multifocal ICC patients to identify those who are likely to benefit from resection. METHODS: Patients who underwent upfront curative-intent hepatectomy for ICC were identified from an international multi-institutional database. Among patients with multifocal tumours, overall survival (OS) was analysed using multivariable Cox regression to identify prognostic factors. Tumour burden score (TBS) was used for stratification of multifocal ICC, with the optimal cut-off determined via restricted cubic spline (RCS) analysis. RESULTS: Of 1502 patients, 208 (13.8%) had multifocal ICC. Among them, independent predictors of prognosis included TBS (HR 1.09), ASA grade >II (HR 1.48), cirrhosis (HR 2.05), periductal infiltrating/mass forming plus periductal infiltrating morphological subtype (HR 1.58), and receipt of adjuvant chemotherapy (HR 0.59). RCS analysis identified a TBS of 7.0 as the optimal cut-off. Notably, multifocal ICC patients with a low TBS (<7.0) demonstrated comparable 3-year OS to solitary ICC patients with AJCC stage II/III. In contrast, patients with a high TBS (≥7.0) and multifocal ICC exhibited the worst prognosis (3-year OS: stage I and solitary 67.1%, stage II/III and solitary 43.2%, low TBS and multifocal 43.4%, and high TBS and multifocal 17.8% (P < 0.001)). CONCLUSION: Whereas patients with high-TBS multifocal ICC had a poor prognosis, individuals with low-TBS multifocal ICC demonstrated survival outcomes comparable to solitary ICC patients. These findings emphasize the importance of stratifying patients by tumour burden to guide surgical decision-making and optimize treatment strategies for multifocal ICC.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».