Navegando por Autor "Barros, Iago Christofoli de"

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    Desempenho de escores prognósticos que incluem dados do explante na estimativa de recorrência do carcinoma hepatocelular após transplante hepático: uma revisão sistemática e metanálise
    (2024-11-19) Barros, Iago Christofoli de; Brandão, Ajácio Bandeira de Mello; Rodríguez, Santiago; Programa de Pós-Graduação em Medicina: Hepatologia
    O transplante hepático é o tratamento curativo preferencial para o carcinoma hepatocelular (CHC) em estágio inicial. No entanto, apesar de critérios de seleção rigorosos, cerca de 17% dos pacientes apresentam recidiva de CHC após o transplante. Nosso objetivo foi identificar qual modelo de risco usando dados do explante poderia prever melhor a recidiva do CHC. Foi realizada uma revisão sistemática com metanálise, por meio de busca no PubMed, EMBASE, Web of Science e Cochrane Library, a partir da publicação do escore de Milão em 1996, até 30 de janeiro de 2024. Foram incluídos nove estudos (5.348 pacientes), e três escores preditivos — modelos RETREAT, Decaens e PCRS — foram meta-analisados. Os desfechos analisados foram: (i) taxa de recidiva de CHC após transplante hepático; e (ii) capacidade preditiva dos escores para recidiva de CHC ao longo de cinco anos. Todos os estudos eram retrospectivos, com validação na América do Norte, Europa e Ásia. A taxa de recidiva do CHC foi de 7%. As sensibilidades e especificidades agrupadas para escores de alto risco — RETREAT ≥ 5, Decaens ≥ 4 e PCRS ≥ 3 — foram: 0,381 – 0,953, 0,676 – 0,817 e 0,217 – 0,987, respectivamente. A taxa de recidiva em até 5 anos para pacientes de alto risco foi de 45% (IC 95% 35,12–57,0). As AUCs de cada escore foram comparadas pelo método bivariado, sem diferenças estatisticamente significativas. Portanto, nenhum escore se mostrou superior. Parece, então, que todos os modelos, especialmente quando identificam pacientes de alto risco, podem auxiliar na determinação da imunossupressão e nos intervalos de vigilância, com base nas características tumorais identificadas no explante. No futuro, outros modelos deverão ser explorados, juntamente com o uso de bases de dados — de preferência em estudos prospectivos — e possivelmente com o auxílio de inteligência artificial, permitindo uma estratificação mais precisa dos pacientes e uma vigilância mais adequada.