Prognostic Value of the PET/CT-Derived Maximum Standardized Uptake Value Combined with the Neutrophil–Lymphocyte Ratio in Patients with Hepatocellular Carcinoma Undergoing Hepatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aimed to evaluate ability of a novel scoring system that combines fluorodeoxyglucose-uptake parameters and systemic inflammatory response indicators to predict hepatocellular carcinoma (HCC) prognosis. Methods: Clinical data were collected from patients with HCC who underwent hepatectomy at our hospital in 2014–2022. The tumor-to-liver ratio (TLR) was adopted as a positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) standardized uptake value (SUV)-related indicator and calculated as the ratio of the SUVmax of tumor tissue to the SUVmean of normal liver tissue. The patients’ immune microenvironment reflected the NLR. Postoperative overall survival (OS)- and disease-free survival (DFS)-related independent prognostic factors were analyzed using Cox proportional hazards regression modeling. Results: Eighty-nine patients were included. TLR, NLR, and alpha-fetoprotein levels were independently associated with OS and DFS. The OS and DFS in the zero-point group were significantly longer than those in the one- and two-point groups. Time-dependent ROC curve analyses revealed area under the curve values of 0.830 and 0.752 for 5-year OS and DFS, respectively, for the scoring system, outperforming single evaluation indices. Conclusions: The proposed scoring system, which incorporates both TLR and NLR, simultaneously reflects metabolic tumor characteristics and the host’s immune microenvironment, enabling more accurate patients with early to intermediate-stage HCC undergoing hepatectomy classification and better prognostic evaluation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».