ANT Score Nomogram for Predicting Very Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Zichen Yu,1,2 Hanyu Wang,1,3 Qiang Huo,4 Wenli Cao,1,3 Liming Jin,1 Jie Liu,1 Fangqiang Wei1 1Department of General Surgery, Cancer Center, Division of Hepatobiliary and Pancreatic Surgery, Zhejiang Provincial People’s Hospital, Affiliated People’s Hospital, Hangzhou Medical College, Hangzhou, Zhejiang Province, 310014, People’s Republic of China; 2Department of Postgraduate Training Base Alliance of Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang Province, People’s Republic of China; 3Department of Public Health, Hangzhou Medical College, Hangzhou, Zhejiang Province, 310059, People’s Republic of China; 4Department of General Surgery, Zhoushan Dinghai Central Hospital, Dinghai District of Zhejiang Provincial People’s Hospital, Zhoushan, Zhejiang Province, 316000, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Fangqiang Wei, Department of General Surgery, Cancer center, Division of Hepatobiliary and Pancreatic Surgery, Zhejiang Provincial People’s Hospital, Affiliated People’s Hospital, Hangzhou Medical College, Hangzhou, Zhejiang Province, 310014, People’s Republic of China, Email wdfwfq@126.comBackground: Very early recurrence (VER), defined as recurrence within one year after curative resection of hepatocellular carcinoma (HCC), significantly impacts long-term survival. This study aimed to develop and validate the ANT Score, a novel prognostic model integrating nutrition, inflammation, and tumor burden to refine VER prediction.Methods: A retrospective cohort of HCC patients undergoing curative liver resection was analyzed. Key predictors were identified using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and multivariate logistic regression, forming the ANT Score. Model performance was evaluated through receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, DeLong’s test, calibration curves, and decision curve analysis (DCA). The prognostic value of capsule integrity was also assessed.Results: Among 459 included patients, 118 (25.7%) experienced VER. Patients were randomly assigned to training (70%) and test (30%) cohorts. The ANT Score, comprising albumin-to-alkaline phosphatase ratio (AAPR), neutrophil-to-albumin ratio (NPAR), and tumor burden score (TBS), demonstrated superior predictive performance (area under the curve [AUC] = 0.751, 95% confidence interval: 0.669– 0.832, P < 0.05) compared to conventional markers. Capsule incompleteness was an independent risk factor but did not significantly enhance predictive accuracy (AUC = 0.76 vs 0.751, P > 0.05, DeLong test). The ANT Score-based nomogram exhibited excellent calibration and clinical utility in DCA.Conclusion: The ANT Score is an independent and superior predictor of VER after curative HCC resection. The ANT Score-based nomogram showed promising predictive value, offering a practical tool for individualized risk assessment. External validation and prospective studies are warranted to further assess its clinical applicability.Keywords: hepatocellular carcinoma, very early recurrence, ANT score, curative resection, model
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».