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Enregistrement W4413677589 · doi:10.2196/64929

Serum Alpha-Fetoprotein-Tumor Size Ratio as a Prognostic Marker After Hepatic Resection for Primary Hepatocellular Carcinoma: Propensity Score Matched Retrospective Cohort Study

2025· article· en· W4413677589 sur OpenAlexvenueno aff
Shutian Mo, Yongfei He, Guangzhi Zhu, Hao Su, Chuangye Han, Tao Peng

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePropensity score matchingInternal medicineHepatocellular carcinomaRetrospective cohort studyHepatectomyProportional hazards modelNomogramHepatologyCohortMedical recordOncologySurgeryResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with hepatocellular carcinoma (HCC) exhibit a high rate of recurrence and poor prognosis after surgery, and effective prognostic indicators and stratification strategies are currently lacking. Hence, this study proposes new prognostic markers to provide a theoretical basis for patients with HCC. Objective: We aim to build and evaluate a model estimating the effect of alpha-fetoprotein-tumor size ratio (ATR) on the prognosis of patients undergoing hepatectomy for HCC. Methods: We retrospectively reviewed hospital records to identify patients who underwent hepatectomy for HCC at the First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University from January 2013 to December 2018. Outcomes (recurrence events and mortality) not available in the outpatient medical records were determined through telephone interviews until February 2022. The optimal cutoff value was determined using X-tile (Yale School of Medicine). Independent risk factors for prognosis were investigated by Cox regression modeling, and between-group differences were reduced through propensity score matching. A predictive model for HCC prognosis was constructed using a nomogram, and the predictive performance of the model was evaluated using the C-index. Results: Of the 1628 eligible patients, 1204 patients were included in the analysis. Patients were stratified into low, medium, and high ATR groups with X-tile. Before propensity score matching, ATR was identified as an independent risk factor for overall survival (low vs medium: HR 1.41, 95% CI 1.03-1.94; P=.03; medium versus high: HR 1.59, 95% CI 1.02-2.47; P=.04) and relapse-free survival (low vs medium: HR 1.33, 95% CI 1.03-1.70; P=.03; medium versus high: HR 2.10, 95% CI 1.40-3.15; P<.001) of patients with HCC following hepatectomy. A nomogram incorporating ATR, China Clinic Liver Cancer staging, bleeding, and postoperative transcatheter arterial chemoembolization was developed to predict moderate predictive efficacy for overall survival (C-index: 0.73) and relapse-free survival (C-index: 0.73). ATR was found to be associated with microvascular, macroinvasion, and poor tumor differentiation. Conclusions: ATR is an independent prognostic risk factor in patients with HCC after hepatectomy and is associated with microvascular, macroinvasion, and poor tumor differentiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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