Assessing the RETREAT Score for Hepatocellular Carcinoma Patients in a Liver Transplant Program Guided by Total Tumour Volume Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Liver transplantation (LT) is a curative option for hepatocellular carcinoma (HCC), but optimal candidate selection remains a challenge. The Total Tumour Volume (TTV) criteria allow for broader eligibility compared to the more commonly applied Milan criteria. The Risk Estimation of Tumour Recurrence After Transplant (RETREAT) score was developed within Milan-based programs to estimate post-LT recurrence risk; however, its performance in TTV-based LT settings is not well established. This study aimed to assess the predictive value of the RETREAT score in a TTV-based LT program. Methods: A retrospective cohort analysis was performed on 302 patients who underwent LT for HCC at the University of Alberta. Data collected included patient demographics, tumour characteristics, alpha-fetoprotein (AFP) levels, microvascular invasion status, and recurrence outcomes. RETREAT scores were calculated based on tumour size, number of tumours at explant, AFP levels, and presence of microvascular invasion. Statistical analyses comprised Kaplan–Meier survival estimates and discrimination testing using the C-statistic. Results: Among the 302 patients included, the median follow-up was 6.3 years, during which 37 patients (12.2%) experienced HCC recurrence. Recurrence rates at 1, 2, 3, and 5 years were 1.6%, 6%, 8%, and 13%, respectively. Recurrence rates by RETREAT score were as follows: 1% (score 0), 4% (score 1), 19% (score 2), 12% (score 3), 28% (score 4), 67% (score 5), 28% (score 6), and\n100% (score 7). The C-statistic for recurrence prediction was 0.786 for RETREAT, compared with 0.660 for Milan criteria and 0.719 for TTV. Conclusion: The RETREAT score demonstrates strong predictive accuracy for recurrence in a TTV-based LT program, supporting its value in identifying patients at higher risk of post-LT recurrence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».