肝臓移植後のHCC再発のリスクのための列車の検証 (TRAIN-AI)

肝臓移植（LT）は、肝細胞癌（HCC）の初期段階の患者に最適な治療オプションです。 ただし、LTの使用は、移植後の再発のリスクまたはHCC関連の死亡のリスクと臓器提供者の公平な分布のバランスを維持することに依存します。2-5 現在の選択基準は、腫瘍の再発のリスクが高いLTの患者を除外することにより、移植の無益さを避けることを目的としています。 ミラノ基準内で患者を選択することは、優れた患者の転帰を提供することが示されています。6,7 ただし、これらの基準は、腫瘍負担が大きいと移植された患者の同等の結果を示す他のシリーズによって挑戦されています。 形態学的（すなわち、腫瘍の数とサイズ）と生物学的特徴の組み合わせが最近提案されており、患者選択プロセスを実装する意図があります。 機械学習は、多くの臨床的に利用可能な変数の予後能力を活用できる統計ツールを表します。 最近、列車が提案されており、列車スコアに基づいた機械学習を使用した移植後のHCC再発リスク計算機が利用可能です。 検証調査を通じて、この機械学習モデルの一般化性を他の機関に調査しようとしています。

勉強の目的と目的：

この研究の主な目的は、他のHCCセンターからの外部データセットを使用して、以前に報告された列車スコアを検証することです。

研究デザインと方法論：

列車モデルを、延べたテストセットで他の利用可能な再発リスクアルゴリズムと比較することにより、列車モデルを検証します。 列車は、ミラノの基準、サンフランシスコの基準、最新の基準、TBS、メトロティケット2.0スコア、HALT-HCCスコア、AFPフランスモデル、5-5-500の役割、NYCAスコア、および列車スコアと比較されます。 。

2003年1月〜2018年12月にHCCの肝臓移植を受けた研究集団の成人（18歳以上）。

包含基準•HCCの診断のために肝臓移植のみを受けた患者。 除外基準

•閉鎖された肝臓でHCCが偶然発見された患者（つまり、HCCはLTの前に知られていませんでした）

•移植または多目的移植

•純粋なHCC以外の腫瘍の患者（胆管癌、混合HCCコランジオカノーマ腫瘍、フィブロール層HCCなど）

データ収集/変数分析に必要なデータは、既に関係するセンターに既に送信されたExcelスプレッドシートに存在します。 黄色の列は、スコアを計算する義務があります。

データ/統計分析：

2003年1月1日から2018年12月31日までに行われたHCC移植からのデータは、電子チャートレビューを含む記録からそれらを取得する招待センターから要求されます。 含まれる患者の最後のフォローアップは、2023年12月31日になります。これは、遡及的な研究デザインであるためです。 患者の生存は、LTの日付から患者の死亡まで（あらゆる理由により）計算されます。 死が発生しない場合、患者は最後の既知の生きた日付で検閲されます。 再発までの時間は、移植から腫瘍の再発を確認した最初のイメージング研究（または必要に応じて生検）まで計算されます。 患者の人口統計と臨床病理学的特性は、必要に応じて、平均、中央値、および割合を使用した記述統計を使用して説明されます。 機械学習 - アルゴリズム予測モデルの計算のための正確な方法論、および以前に公開されたモデルとの比較は、以前に開発コホート研究で概説されています。 すべての統計分析は、Python 3.10.1（ライブラリ：Pycox、Torch、Scikit-Learn、Lifelines）を使用して実行されます。