Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Новый критерий отбора пациентов для трансплантации по поводу гепатоцеллюлярной карциномы на фоне цирроза печени


Аннотация:

Цель. Разработка и обоснование нового критерия отбор, пациентов для трансплантации печени при гепатоцеллюлярной карциноме на фоне цирроза с целью повышения точности прогнозирования рецидива и обеспечения клинически приемлемых показателей пятилетней безрецидивной и общей выживаемости. Материал и методы. Ретроспективно анализировали результаты трансплантации печени 69 пациентам с гепатоцеллюлярной карциномой на фоне цирроза. Для определения новых критериев отбора пациентов рассматривали размер наибольшей опухоли, число опухолей, уровень а-фетопротеина и максимальное значение LI-RADS. Разработали новые критерии "Правило 5-6-250/LI-RADS", сравнили их эффективность с Миланскими критериями и Правилом 5-5-500. Рассчитывали чувствительность, специфичность, Fl-score, C-index, а также общую и безрецидивную выживаемость Результаты. Доля пациентов, соответствующих Правилу 5-6-250/LI-RADS, Правилу 5-5-500, Миланским критериям, оказалась 65,2, 60,9 и 36,2%. Чувствительность, специфичность, С-индекс и Fl-score для Правила 5-6-250/LI-RADS составили 78%. 100%, 0,89 и 0,87; для Правила 5-5-500 —78%, 88%, 0,83 и 0,82, для Миланских критериев — 89%, 65%, 0,77 и 0,79. Пятилетняя безрецидивная выживаемость составила 85, 86 и 91%, пятилетняя общая выживаемость — 76, 79 и 78%. Заключение. Исследование подтвердило потенциал Правила 5-6-250/LI-RADS в улучшении отбора пациентов с гепатоцеллюлярной карциномой для трансплантации печени. Интеграция LI-RADS с традиционными параметрами продемонстрировала высокие показатели чувствительности, специфичности, Fl-score и C-index. Это способствует более точной оценке риска рецидива и расширению показаний к трансплантации. Для повышения точности и автоматизации классификации по LI-RADS необходимо увеличение выборки, применение методов машинного обучения, валидация на реальных данных.

Авторы:

Восканян С.Э.
Рудаков В.С.
Сушков А.И.
Попов М.В.
Башков А.Н.
Губарев К.К.
Муктаржан М.
Колышев И.Ю.
Найденов Е.В.
Кордонова О.О.
Шабалин М.В.
Артемьев А.И.

Издание: Анналы хирургической гепатологии
Год издания: 2025
Объем: 11с.
Дополнительная информация: 2025.-N 1.-С.20-30. Библ. 13 назв.
Просмотров: 3

Рубрики
Ключевые слова
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.1.249.213)
Яндекс.Метрика