高级检索

肝细胞癌肿瘤边缘形态: 临床治疗决策与预后评估的关键因素

周瑞, 邹明皓, 周文炫, 刘福晨, 张恺廷, 吴晓勤, 赵曼, 钱进, 贾宁阳, 刘辉

周瑞, 邹明皓, 周文炫, 刘福晨, 张恺廷, 吴晓勤, 赵曼, 钱进, 贾宁阳, 刘辉. 肝细胞癌肿瘤边缘形态: 临床治疗决策与预后评估的关键因素[J]. 实用临床医药杂志, 2025, 29(7): 127-130, 137. DOI: 10.7619/jcmp.20245496
引用本文: 周瑞, 邹明皓, 周文炫, 刘福晨, 张恺廷, 吴晓勤, 赵曼, 钱进, 贾宁阳, 刘辉. 肝细胞癌肿瘤边缘形态: 临床治疗决策与预后评估的关键因素[J]. 实用临床医药杂志, 2025, 29(7): 127-130, 137. DOI: 10.7619/jcmp.20245496
shu
ZHOU Rui, ZOU Minghao, ZHOU Wenxuan, LIU Fuchen, ZHANG Kaiting, WU Xiaoqin, ZHAO Man, QIAN Jin, JIA Ningyang, LIU Hui. Morphological characteristics of hepatocellular carcinoma tumor margin: a crucial factor in clinical treatment decision-making and prognostic assessment[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2025, 29(7): 127-130, 137. DOI: 10.7619/jcmp.20245496
Citation: ZHOU Rui, ZOU Minghao, ZHOU Wenxuan, LIU Fuchen, ZHANG Kaiting, WU Xiaoqin, ZHAO Man, QIAN Jin, JIA Ningyang, LIU Hui. Morphological characteristics of hepatocellular carcinoma tumor margin: a crucial factor in clinical treatment decision-making and prognostic assessment[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2025, 29(7): 127-130, 137. DOI: 10.7619/jcmp.20245496
shu

肝细胞癌肿瘤边缘形态: 临床治疗决策与预后评估的关键因素

  • 1.

    上海理工大学健康科学与工程学院, 上海, 200093

  • 2.

    海军军医大学第三附属医院 肝外三科, 上海, 200438

  • 3.

    海军军医大学第三附属医院 放射科, 上海, 200438

基金项目: 

上海市优秀学术带头人项目 20XD1405100

上海市嘉定区自然科学研究课题 JDKW-2024-0014

详细信息
    通讯作者:

    刘辉

  • 中图分类号: R735.7;R730.5;R730.1

Morphological characteristics of hepatocellular carcinoma tumor margin: a crucial factor in clinical treatment decision-making and prognostic assessment

  • 1.

    School of Health Sciences and Engineering of University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, 200093

  • 2.

    the Third Department of Hepatic Surgery, the Third Affiliated Hospital of Naval Medical University, Shanghai, 200438

  • 3.

    Department of Radiology, the Third Affiliated Hospital of Naval Medical University, Shanghai, 200438

摘要

    摘要
  • 摘要:

    肝细胞癌(HCC)的肿瘤边缘形态是影响患者预后和治疗方案选择的关键因素。本文回顾了HCC肿瘤边缘的分类方法, 涉及从传统的宏观分类到基于多组学分析的改良分类系统，并分析这些分类方法在指导个性化治疗方案制订中的作用。此外，本文强调三维影像学技术在评估肿瘤边缘形态中的关键作用，并展望了未来研究的方向，包括验证多组学分类系统的有效性和开发新的影像学及分子生物标志物，以提供更精确的治疗方案，延长患者生存时间。

    Abstract:

    The morphological characteristics of hepatocellular carcinoma (HCC) tumor margins are pivotal in influencing patient's prognosis and the selection of therapeutic strategies. This paper reviewed the classification methods of HCC tumor margins, ranging from traditional macroscopic classifications to refined classification systems based on multi-omics analysis, and analyzed the role of these classification methods in guiding the formulation of personalized treatment plans. Additionally, this paper emphasized the crucial role of three-dimensional imaging techniques in assessing tumor margin morphology and outlined future research directions, including validating the effectiveness of multi-omics classification systems and developing new imaging and molecular biomarkers to achieve more precise treatment plans and prolong patient survival.

    • HTML全文

  • 梅毒是由梅毒螺旋体感染引起的一种慢性系统性传染病[1-2], 可导致神经、心血管等多系统功能损害。梅毒感染还促进艾滋病等其他性传播疾病的传播流行[3], 其已成为重要的公共卫生问题[4-5]。梅毒主要通过性接触传播，病程长且传染性强，也可通过母婴传播，导致流产、死产、早产、低出生体质量及先天性梅毒等不良妊娠结局[6-7]。在临床上，梅毒主要分为一期梅毒、二期梅毒、三期梅毒、胎传梅毒和隐性梅毒。随着2010年《中国预防与控制梅毒规划(2010—2020年)》的颁布，梅毒病例上升速度有所减缓，但防控形势依旧严峻，近年来全国梅毒报告发病数稳居甲乙类法定传染病前列[8]。本研究对2013—2023年扬州市梅毒的流行概况及三期分布特征进行分析，以了解扬州市梅毒的流行特征和变化趋势，并为制订防控策略提供科学依据。

    1.   资料与方法

    1.1   资料来源

    梅毒病例报告资料来源于中国疾病预防控制信息系统传染病监测模块，纳入标准: 研究对象现住址为扬州市，审核日期为2013年1月1日—2023年12月31日的梅毒病例个案数据和统计数据，包括疑似病例和确诊病例。人口学数据来源于中国疾病预防控制信息系统疾病预防控制综合管理模块。病例诊断: 2018年8月1日前参照《梅毒诊断标准WS273—2007》, 之后参照《梅毒诊断标准WS273—2018》, 同时根据流行病学史、临床表现及实验室检查等进行综合分析，并作出诊断。本研究已通过扬州市疾病预防控制中心伦理审查委员会批准(KY2024009)。

    1.2   方法

    运用描述性流行病学方法对梅毒流行情况和三期分布特征进行分析，计算年均报告发病率、年均增长率和构成比。年均报告发病率: 将全市2013—2023年梅毒报告病例数作为分子，常住人口数作为分母。

    年均增长率={(本期报告发病人数/前n年报告发病人数)[1/(n-1)]-1}×100%(n为年)。

    1.3   统计学分析

    采用Excel 2010进行数据整理，采用SPSS 19.0软件进行数据分析。计数资料使用[n(%)]表示，使用χ2检验。采用线性趋势χ2检验分析2013—2023年扬州市梅毒流行趋势。P < 0.05为差异有统计学意义。

    2.   结果

    2.1   梅毒流行情况

    2013—2023年扬州市共报告梅毒病例19 457例，年均报告发病率39.17/10万，一期、二期、三期、胎传和隐性梅毒年均报告发病率分别为4.61/10万、8.10/10万、0.81/10万、0.19/10万和25.46/10万。报告病例主要为隐性梅毒(占64.99%, 12 646/19 457), 其后依次是二期梅毒(占20.69%, 4 025/19 457)、一期梅毒(占11.76%, 2 289/19 457)、三期梅毒(占2.08%, 404/19 457)、胎传梅毒(占0.48%, 93/19 457), 无死亡病例报告。2013—2023年梅毒不同分期中，一期、二期和胎传梅毒报告病例数总体呈下降趋势，年均增长为-13.85%、-18.88%和-100.00%, 三期和隐性梅毒报告病例数总体呈上升趋势，年均增长为4.87%和12.10%。2013年梅毒分期构成以二期梅毒为主, 2014—2023年均以隐性梅毒为主。2013—2023年梅毒实验室诊断率均为100.00%。见表 1和表 2。

    表  1  2013—2023年扬州市各期梅毒报告病例数及构成比[n(%)]
    年份 一期 二期 三期 胎传 隐性 合计
    2013 324(19.48) 729(43.84) 23(1.38) 18(1.08) 569(34.22) 1 663(100.00)
    2014 247(16.08) 520(33.85) 30(1.95) 18(1.08) 721(46.94) 1 536(100.00)
    2015 229(16.23) 429(30.40) 30(2.13) 21(1.49) 702(49.75) 1 411(100.00)
    2016 255(15.18) 468(27.86) 52(3.10) 17(1.01) 888(52.86) 1 680(100.00)
    2017 253(14.70) 361(20.98) 44(2.56) 5(0.29) 1 058(61.48) 1 721(100.00)
    2018 279(13.43) 411(19.79) 48(2.31) 9(0.43) 1 330(64.03) 2 077(100.00)
    2019 292(12.52) 406(17.40) 50(2.14) 3(0.13) 1 582(67.81) 2 333(100.00)
    2020 141(8.68) 242(14.90) 43(2.65) 1(0.06) 1 197(73.71) 1 624(100.00)
    2021 118(6.79) 224(12.89) 18(1.04) 0 1 378(79.29) 1 738(100.00)
    2022 78(4.61) 145(8.57) 29(1.71) 1(0.06) 1 438(85.04) 1 691(100.00)
    2023 73(3.68) 90(4.54) 37(1.87) 0 1 783(89.91) 1 983(100.00)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表  2  2013—2023年扬州市各期梅毒报告发病率 1/10万
    年份 一期 二期 三期 胎传 隐性 合计
    2013 7.26 16.33 0.52 0.40 12.75 37.26
    2014 5.53 11.65 0.67 0.40 16.15 34.42
    2015 5.12 9.59 0.67 0.47 15.69 31.53
    2016 5.69 10.44 1.16 0.38 19.81 37.47
    2017 5.63 8.04 0.98 0.11 23.56 38.32
    2018 6.19 9.12 1.06 0.20 29.50 46.07
    2019 6.44 8.96 1.10 0.07 34.92 51.49
    2020 3.10 5.32 0.95 0.02 26.31 35.70
    2021 2.59 4.91 0.39 0 30.22 38.12
    2022 1.71 3.17 0.63 0.02 31.48 37.02
    2023 1.59 1.96 0.81 0 38.90 43.27
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    2.2   时间分布

    梅毒发病总体呈现上升趋势，报告发病率从2013年的37.26/10万上升到2023年的43.27/10万(χ趋势2=50.528, P < 0.001), 年均增长为1.51%。2013—2023年扬州市梅毒发病率无明显的季节性，也无明显周期性。2015年发病率最低，为31.53/10万, 2019年发病率最高，为51.49/10万。发病率在2013—2015年逐渐下降，后在2015—2019年间逐渐上升, 2020年梅毒发病率骤降，后波动趋于平缓，并呈现稳步上升的趋势。见图 1。

    图  1  2013—2023年扬州市梅毒发病时间分布
    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    2.3   地区分布

    2013—2023年扬州市各个县(市、区)均有梅毒病例报告，广陵区占比15.01%(2 921/19 457), 邗江区占比18.68%(3 634/19 457), 江都区占比18.24%(3 548/19 457), 宝应县占比15.07%(2 932/19 457), 仪征市占比11.90%(2 316/19 457), 高邮市占比15.01%(2 921/19 457), 开发区占比6.09%(1 185/19 457)。2013—2023年扬州市年均报告发病率前3位的是开发区、广陵区和邗江区，年均报告发病率分别为50.93/10万、50.89/10万和43.18/10万。2013—2023年梅毒发病率总体呈现上升趋势的是江都区、宝应县、仪征市和开发区(χ趋势2=51.220、236.605、4.773、20.033, P < 0.05), 年均增长率分别为5.54%、7.09%、0.02%和0.33%; 发病率总体呈现下降趋势的是邗江区和高邮市(χ趋势2=60.349、22.006, P < 0.001), 年均增长率分别为-3.08%和-3.54%。广陵区无明显变化趋势(χ趋势2=2.009, P=0.156)。见表 3。

    表  3  2013—2023年扬州市各地区梅毒发病率变化情况 1/10万
    年份 广陵区 邗江区 开发区 江都区 宝应县 仪征市 高邮市 合计
    2013 41.26 54.96 34.85 25.32 33.07 37.20 39.05 37.26
    2014 38.87 46.65 47.16 26.51 29.75 29.23 35.96 34.42
    2015 38.57 42.37 28.63 25.45 24.24 31.99 32.66 31.53
    2016 51.76 51.43 26.02 35.09 22.74 33.87 38.61 37.47
    2017 67.90 52.34 45.33 25.65 19.27 37.68 40.27 38.32
    2018 67.05 52.29 57.89 30.73 37.52 54.42 46.22 46.07
    2019 87.63 49.97 54.06 59.69 40.05 40.83 43.20 51.49
    2020 47.80 45.74 29.20 26.08 32.05 33.55 38.07 35.70
    2021 42.72 36.92 35.18 31.62 46.03 47.51 30.44 38.12
    2022 40.58 40.43 43.09 29.00 56.57 31.53 23.84 37.02
    2023 50.05 40.18 36.03 43.43 65.58 37.28 27.23 43.27
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    2.4   人群分布

    2.4.1   性别分布

    2013—2023年扬州市梅毒病例中，男性10 290例，占比52.89%, 女性9 167例，占比47.11%，男女性别比为1.12∶1.00。男女性别比从2013年的0.98∶1.00变化为2023年的1.24∶1.00, 除了2013年，其他年份男性病例数均多于女性。男性发病率从2013年的37.49/10万上升至2023年的48.14/10万(χ趋势2=32.137, P < 0.001); 女性发病率从2013年的37.03/10万上升至2023年的38.45/10万(χ趋势2=18.446, P < 0.001)。男性年均报告发病率42.03/10万，女性年均报告发病率36.38/10万，男女发病率差异有统计学意义(χ2=101.267, P < 0.001)。见表 4。

    表  4  2013—2023年扬州市不同性别人群梅毒报告病例数和发病率 1/10万
    年份 男(n=10 290) 女(n=9 167)
    n 发病率 n 发病率
    2013 823 37.49 840 37.03
    2014 800 36.46 736 32.44
    2015 770 34.96 641 28.21
    2016 905 41.06 775 33.99
    2017 913 41.41 808 35.33
    2018 1 135 51.23 942 41.08
    2019 1 226 55.26 1 107 47.87
    2020 869 39.08 755 32.47
    2021 871 38.36 867 37.88
    2022 881 38.76 810 35.29
    2023 1 097 48.14 886 38.45
    合计 10 290 42.03 9 167 36.38
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    2.4.2   年龄分布

    各年龄段均有梅毒病例报告，主要集中在≥40岁年龄段，共报告14 616例，占75.12%(14 616/19 457)。其中≥70岁年龄段报告病例数最高，占比22.27%(4 334/19 457), 主要为隐性梅毒，报告3 451例，占比79.63%(3 451/4 334); 0~9岁年龄段报告病例数最少，占比0.55%(107/19 457), 主要为胎传梅毒，报告92例，占比85.98%(92/107)。0~9岁、10~19岁、20~29岁、30~39岁、40~49岁、50~59岁、60~69岁、≥70岁病例年均报告发病率分别为2.75/10万、6.24/10万、43.43/10万、32.70/10万、31.50/10万、48.86/10万、50.11/10万和84.80/10万。≥70岁病例在2023年发病率最高，达110.05/10万。0~9岁、20~29岁、30~39岁病例发病率总体呈现下降趋势(χ趋势2=71.497、27.236、37.897, P < 0.001); 10~19岁和≥70岁病例发病率总体呈现上升趋势(χ趋势2=26.622、127.960, P < 0.001); 40~49岁、50~59岁和60~69岁病例发病率无明显变化趋势(χ趋势2=1.575、1.533、0.159, P=0.210、0.216、0.691)。不同年龄段梅毒病例发病率比较，差异有统计学意义(χ2=5 862.028, P < 0.001)。见表 5和表 6。

    表  5  2013—2023年扬州市不同年龄人群梅毒报告病例数 例
    年份 0~9岁 10~19岁 20~29岁 30~39岁 40~49岁 50~59岁 60~69岁 ≥70岁
    2013 22 28 314 271 399 243 224 162
    2014 23 11 255 204 322 270 258 193
    2015 21 17 212 155 273 227 238 268
    2016 18 11 230 170 318 283 310 340
    2017 6 23 209 231 304 301 304 343
    2018 11 14 222 234 337 402 411 446
    2019 3 25 229 228 395 473 419 561
    2020 1 28 164 179 244 384 288 336
    2021 0 36 179 175 212 446 263 427
    2022 1 38 152 142 189 367 251 551
    2023 1 38 166 144 199 423 305 707
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表  6  2013—2023年扬州市不同年龄人群梅毒报告发病率 1/10万
    年份 0~9岁 10~19岁 20~29岁 30~39岁 40~49岁 50~59岁 60~69岁 ≥70岁
    2013 5.77 6.57 58.95 45.11 38.39 40.87 42.57 44.63
    2014 6.12 2.66 46.75 35.00 31.34 44.62 47.96 51.44
    2015 5.73 4.42 41.42 26.55 25.16 36.89 43.18 71.09
    2016 4.94 2.90 45.78 29.67 29.88 46.90 54.29 79.80
    2017 1.69 6.10 41.27 39.99 28.33 49.47 53.21 81.39
    2018 3.01 3.70 44.30 40.99 31.82 66.94 70.60 99.10
    2019 0.86 6.22 45.26 37.90 46.31 66.97 61.91 128.57
    2020 0.29 6.93 34.45 29.79 29.90 50.42 42.73 71.18
    2021 0.00 9.12 39.39 27.88 27.04 56.52 41.04 78.30
    2022 0.29 10.18 35.99 23.60 27.99 38.24 42.19 91.54
    2023 0.31 10.01 40.39 23.95 30.30 43.53 50.71 110.05
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    2.4.3   职业分布

    2013—2023年扬州市各个职业均有梅毒病例报告，报告病例数前3名的是农民(8 682例)、家务劳动者及待业人员(5 379例)和离退人员(2 559例)，分别占比44.62%、27.65%和13.15%。

    3.   讨论

    梅毒是全球性的公共卫生问题，各国均有病例报告[9-10]。在中国，梅毒的报告发病率持续位于甲乙类法定传染病前列[11-12]。目前，扬州市缺乏关于梅毒流行趋势的具体数据。为了解扬州市梅毒流行特征，也为防控策略的制订提供参考，特开展此研究。2013—2023年扬州市梅毒发病率总体呈现上升趋势，年均发病率为39.17/10万，略高于江苏省的平均水平(32.22/10万), 高于西安市[13](18.32/10万)和宜昌市[14](19.76/10万)。分析原因为：扬州市作为旅游城市，具有较大的人口流动性，这可能促进了梅毒等性传播疾病的扩散。报告病例临床分类以隐性梅毒为主，可能是因为各医疗机构将梅毒纳入传染病常规检测项目，加大了隐性梅毒和潜伏期梅毒的发现力度; 二是疾病预防控制部门定期对医疗机构开展督导检查，梅毒病例漏报的情况减少，病例报告增加; 三是随着社会的发展，人群高危性行为增加，梅毒等性传播疾病发病风险急剧上升[15]。

    本研究显示，梅毒不同分期的变化趋势各异。三期梅毒和隐性梅毒呈逐年上升趋势，而其他期梅毒则呈下降趋势，这一结果与相关研究[16]一致。一期梅毒、二期梅毒及胎传梅毒报告病例数的下降原因可能包括以下几点: 首先，《中国预防与控制梅毒规划(2010—2020年)》[17]实施后，各地加强了性病防治工作，规范了诊疗服务，提高了梅毒诊断和报告的质量，减少了误报和过度报告。至2023年，扬州市胎传梅毒发病率已降至0。其次，既往报告的梅毒病例可能存在分期错误，例如将隐性梅毒误报为一期梅毒，或过度报告胎传梅毒。2015—2019年梅毒发病率逐年上升。然而, 2020年发病率下降，这可能与新型冠状病毒感染暴发有关。疫情期间，政府实施了严格的管控措施，导致人口流动减少和旅游业停滞，从而可能减少了梅毒等性传播疾病的发生[18]。但疫情过后梅毒发病率出现回升趋势，梅毒防治工作形势依然严峻。梅毒发病率较高的地区是广陵区、开发区和邗江区，以上县区都属于扬州城区，人口流动较大，经济较发达，娱乐场所较密集[19], 梅毒传播风险较高。近年来，江都区和宝应县梅毒病例增幅较大，以上2个县区人口基数大，外出务工人员较多，梅毒防治工作不容忽视。

    20~29岁年龄段病例的梅毒发病率较高，可能是因为该年龄段处于女性生育高峰期，产检过程中普遍行梅毒等传染病筛查，从而提高了梅毒检出率[20]; 且该年龄段人群正处于性活跃期，性接触频次较多，感染风险相对较高。≥70岁年龄段病例的发病率较高且呈上升趋势，原因主要有两方面: 一是老年人在住院期间通过筛查发现了隐性梅毒; 二是部分老年人可能通过非正规渠道进行性行为以满足性需求，而这些性交易对象(通常被称为暗娼)往往避孕套使用率低，且梅毒感染率较高，从而增加了老年人因不洁性行为而感染梅毒的风险。病例中，患者的职业以农民、家务劳动者、待业人员及离退休人员为主，这一结果与浙江省和灌云县的研究[21-22]结果相一致。其中，农民占比最大。这可能是由于该人群受教育程度相对较低，性知识匮乏，自我防病意识薄弱，且多处于性活跃阶段。一旦感染梅毒，受经济条件限制，其往往选择不去正规医疗机构接受治疗，进而导致梅毒在性伴侣间反复传播。因此，农民群体是梅毒等性病防控的重点对象。本研究存在一定的局限性，数据来源于中国疾病预防控制信息系统，属于被动监测数据，因此无法全面准确地反映扬州市梅毒流行病学特征的实际状况。

    综上所述，扬州市梅毒发病率呈现稳步上升趋势，基本防控任重道远。因此，卫生部门需继续加强梅毒防治工作，并针对中青年、老年人和农民等重点人群开展宣传教育活动，以提高其性病防治知识的知晓率，促使其规范使用安全套，避免不洁性行为，从而降低感染性病的风险。

  • 表  1   HCC肿瘤边缘形态分类方法

    分类名称 分类方法
    多组学方法分类系统[9] MMC-Ⅰ(光滑型)、MMC-Ⅱ(结节外生长型)、MMC-Ⅲ(浸润型)
    日本、美国和南非的分类系统[11] 扩张型、扩散型、多灶型
    KANAI分类系统[10] 单结节型、单结节伴额外生长型、连续多结节型、边界不清结节型、早期HCC
    LCSGJ分类系统[12] 单发结节型、单发结节型伴结节外生长、融合性多发结节型、浸润型
    KLCA分类系统[13] 模糊结节型、扩张结节型、融合性多发结节型、结节型伴结节周围扩展、浸润型
    HCC: 肝细胞癌; MMC: 三分法分类系统; LCSGJ: 日本肝癌研究小组; KLCA: 韩国肝癌协会。
    下载: 导出CSV
    • 参考文献(43)
  • [1]

    VILLANUEVA A. Hepatocellular carcinoma[J]. N Engl J Med, 2019, 380(15): 1450-1462. doi: 10.1056/NEJMra1713263
    [2]

    NIKITA SANDEEP WAGLE MBBS M, et al. Cancer statistics, 2023[J]. CA A Cancer J Clin, 2023, 73(1): 17-48. doi: 10.3322/caac.21763
    [3]

    LLOVET J M, KELLEY R K, VILLANUEVA A, et al. Hepatocellular carcinoma[J]. Nat Rev Dis Primers, 2021, 7(1): 6. doi: 10.1038/s41572-020-00240-3
    [4]

    BENSON A B, D'ANGELICA M I, ABBOTT D E, et al. Hepatobiliary cancers, version 2.2021, NCCN clinical practice guidelines in oncology[J]. J Natl Compr Canc Netw, 2021, 19(5): 541-565. doi: 10.6004/jnccn.2021.0022
    [5]

    LLOVET J M, CASTET F, HEIKENWALDER M, et al. Immunotherapies for hepatocellular carcinoma[J]. Nat Rev Clin Oncol, 2022, 19(3): 151-172. doi: 10.1038/s41571-021-00573-2
    [6]

    VOGEL A, CERVANTES A, CHAU I, et al. Hepatocellular carcinoma: ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis, treatment and follow-up[J]. Ann Oncol, 2018, 29(Suppl 4): iv238-iv255.
    [7]

    VOGEL A, MARTINELLI E, ESMO G Committee, et al. Updated treatment recommendations for hepatocellular carcinoma (HCC) from the ESMO Clinical Practice Guidelines[J]. Ann Oncol, 2021, 32(6): 801-805. doi: 10.1016/j.annonc.2021.02.014
    [8]

    SALEM R, TSELIKAS L, DE BAERE T. Interventional treatment of hepatocellular carcinoma[J]. J Hepatol, 2022, 77(4): 1205-1206. doi: 10.1016/j.jhep.2022.03.037
    [9]

    FAN Z Q, JIN M S, ZHANG L, et al. From clinical variables to multiomics analysis: a margin morphology-based gross classification system for hepatocellular carcinoma stratification[J]. Gut, 2023, 72(11): 2149-2163. doi: 10.1136/gutjnl-2023-330461
    [10]

    KANAI T, HIROHASHI S, UPTON M P, et al. Pathology of small hepatocellular carcinoma. A proposal for a new gross classification[J]. Cancer, 1987, 60(4): 810-819. doi: 10.1002/1097-0142(19870815)60:4<810::AID-CNCR2820600417>3.0.CO;2-1
    [11]

    OKUDA K, PETERS R L, SIMSON I W. Gross anatomic features of hepatocellular carcinoma from three disparate geographic areas. Proposal of new classification[J]. Cancer, 1984, 54(10): 2165-2173.
    [12]

    KUDO M, KITANO M, SAKURAI T, et al. General rules for the clinical and pathological study of primary liver cancer, nationwide follow-up survey and clinical practice guidelines: the outstanding achievements of the liver cancer study group of Japan[J]. Dig Dis, 2015, 33(6): 765-770. doi: 10.1159/000439101
    [13]

    JANG J Y, LEE J S, KIM H J, et al. The general rules for the study of primary liver cancer[J]. J Liver Cancer, 2017, 17(1): 19-44. doi: 10.17998/jlc.17.1.19
    [14]

    GONVERS S, MARTINS-FILHO S N, HIRAYAMA A, et al. Macroscopic characterization of hepatocellular carcinoma: an underexploited source of prognostic factors[J]. J Hepatocell Carcinoma, 2024, 11: 707-719. doi: 10.2147/JHC.S447848
    [15]

    BENSON A B, D'ANGELICA M I, ABRAMS T, et al. NCCN guidelines insights: biliary tract cancers, version 2.2023[J]. J Natl Compr Canc Netw, 2023, 21(7): 694-704. doi: 10.6004/jnccn.2023.0035
    [16]

    LI Y M, LI P P, MA J J, et al. Preoperative three-dimensional morphological tumor features predict microvascular invasion in hepatocellular carcinoma[J]. Acad Radiol, 2024, 31(5): 1862-1869. doi: 10.1016/j.acra.2023.10.060
    [17]

    LLOVET J M, DE BAERE T, KULIK L, et al. Locoregional therapies in the era of molecular and immune treatments for hepatocellular carcinoma[J]. Nat Rev Gastroenterol Hepatol, 2021, 18(5): 293-313. doi: 10.1038/s41575-020-00395-0
    [18]

    ZHANG W, ZHANG B X, CHEN X P. Adjuvant treatment strategy after curative resection for hepatocellular carcinoma[J]. Front Med, 2021, 15(2): 155-169. doi: 10.1007/s11684-021-0848-3
    [19]

    LIN W D, YE L N, SONG Z S, et al. Wide surgical margins improve prognosis for HCC with microvascular invasion[J]. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2023, 27(5): 2052-2059.
    [20]

    TSILIMIGRAS D I, SAHARA K, MORIS D, et al. Effect of surgical margin width on patterns of recurrence among patients undergoing R0 hepatectomy for T1 hepatocellular carcinoma: an international multi-institutional analysis[J]. J Gastrointest Surg, 2020, 24(7): 1552-1560. doi: 10.1007/s11605-019-04275-0
    [21]

    GONG S C, CHO M Y, LEE S W, et al. The meaning of gross tumor type in the aspects of cytokeratin 19 expression and resection margin in patients with hepatocellular carcinoma[J]. J Gastroenterol Hepatol, 2016, 31(1): 206-212. doi: 10.1111/jgh.13063
    [22]

    PARK J H, KIM D H, KIM S H, et al. The clinical implications of liver resection margin size in patients with hepatocellular carcinoma in terms of positron emission tomography positivity[J]. World J Surg, 2018, 42(5): 1514-1522. doi: 10.1007/s00268-017-4275-1
    [23]

    ADHOUTE X, PÉNARANDA G, RAOUL J L, et al. Hepatocellular carcinoma macroscopic gross appearance on imaging: predictor of outcome after transarterial chemoembolization in a real-life multicenter French cohort[J]. Eur J Gastroenterol Hepatol, 2019, 31(11): 1414-1423. doi: 10.1097/MEG.0000000000001420
    [24]

    SHERMAN M. Recurrence of hepatocellular carcinoma[J]. N Engl J Med, 2008, 359(19): 2045-2047. doi: 10.1056/NEJMe0807581
    [25]

    SAKON M, KOBAYASHI S, WADA H, et al. "Logic-based medicine" is more feasible than "evidence-based medicine" in the local treatment for hepatocellular carcinoma[J]. Oncology, 2020, 98(5): 259-266. doi: 10.1159/000505554
    [26]

    XU X F, WU H, LI J D, et al. Association of tumor morphology with long-term prognosis after liver resection for patients with a solitary huge hepatocellular carcinoma-a multicenter propensity score matching analysis[J]. Hepatobiliary Surg Nutr, 2023, 12(3): 314-327. doi: 10.21037/hbsn-21-423
    [27]

    ERSTAD D J, TANABE K K. Prognostic and therapeutic implications of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma[J]. Ann Surg Oncol, 2019, 26(5): 1474-1493. doi: 10.1245/s10434-019-07227-9
    [28]

    HE J, SHI J, FU X, et al. The clinicopathologic and prognostic significance of gross classification on solitary hepatocellular carcinoma after hepatectomy[J]. Medicine, 2015, 94(32): e1331. doi: 10.1097/MD.0000000000001331
    [29]

    NAKASHIMA Y, NAKASHIMA O, TANAKA M, et al. Portal vein invasion and intrahepatic micrometastasis in small hepatocellular carcinoma by gross type[J]. Hepatol Res, 2003, 26(2): 142-147. doi: 10.1016/S1386-6346(03)00007-X
    [30]

    LAUWERS G Y, TERRIS B, BALIS U J, et al. Prognostic histologic indicators of curatively resected hepatocellular carcinomas: a multi-institutional analysis of 425 patients with definition of a histologic prognostic index[J]. Am J Surg Pathol, 2002, 26(1): 25-34. doi: 10.1097/00000478-200201000-00003
    [31]

    CUCCHETTI A, PISCAGLIA F, CATURELLI E, et al. Comparison of recurrence of hepatocellular carcinoma after resection in patients with cirrhosis to its occurrence in a surveilled cirrhotic population[J]. Ann Surg Oncol, 2009, 16(2): 413-422. doi: 10.1245/s10434-008-0232-4
    [32]

    BRUIX J, REIG M, RIMOLA J, et al. Clinical decision making and research in hepatocellular carcinoma: pivotal role of imaging techniques[J]. Hepatology, 2011, 54(6): 2238-2244.
    [33]

    HATANAKA K, MINAMI Y, KUDO M, et al. The gross classification of hepatocellular carcinoma: usefulness of contrast-enhanced US[J]. J Clin Ultrasound, 2014, 42(1): 1-8. doi: 10.1002/jcu.22080
    [34]

    ZWANENBURG A, VALLI?RES M, ABDALAH M A, et al. The image biomarker standardization initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping[J]. Radiology, 2020, 295(2): 328-338. doi: 10.1148/radiol.2020191145
    [35]

    MUTHUKRISHNAN R, RADHA M. Edge detection techniques for image segmentation[J]. Int J Comput Sci Inf Technol, 2011, 3(6): 259-267.
    [36]

    Li L H, Wang J W, Liu B, et al. Clinical application of threedimensional reconstruction in preoperative evaluation of hepatectomy[J]. J Clin Hepatol, 2016, 32(5): 938-942.
    [37]

    JR F R B. Transplantation for hepatocellular carcinoma: the Milan criteria and beyond[J]. Liver Transpl, 2006, 12(11 Suppl 2): S8-S13.
    [38]

    XIE D Y, SHI J Y, ZHOU J, et al. Clinical practice guidelines and real-life practice in hepatocellular carcinoma: A Chinese perspective[J]. Clin Mol Hepatol, 2023, 29(2): 206-216. doi: 10.3350/cmh.2022.0402
    [39]

    ZHOU J, SUN H C, WANG Z, et al. Guidelines for the diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma (2019 edition)[J]. Liver Cancer, 2020, 9(6): 682-720. doi: 10.1159/000509424
    [40]

    ZHANG Y F, YANG C, SHENG R F, et al. Preoperatively identify the microvascular invasion of hepatocellular carcinoma with the restricted spectrum imaging[J]. Acad Radiol, 2023, 30(Suppl 1): S30-S39.
    [41]

    CHA S W, SOHN J H, KIM S H, et al. Interaction between the tumor microenvironment and resection margin in different gross types of hepatocellular carcinoma[J]. J Gastroenterol Hepatol, 2020, 35(4): 648-653. doi: 10.1111/jgh.14848
    [42]

    Martins-Filho S N, Alves V A F. The strengths and weaknesses of gross and histopathological evaluation in hepatocellular-carcinoma: A brief review[J]. Surg Exp Pathol, 2019, 2(1): 23. doi: 10.1186/s42047-019-0047-6
    [43]

    VOGEL A, MEYER T, SAPISOCHIN G, et al. Hepatocellular carcinoma[J]. Lancet, 2022, 400(10360): 1345-1362. doi: 10.1016/S0140-6736(22)01200-4
    • 相关文章
    • 施引文献(7)

  • 期刊类型引用(5)

    1. 刘晨，叶健文，王雪梅，李桦. 血清中微小RNA-506、微小RNA-934水平对胰腺癌患者术后生存结局的预测价值. 实用临床医药杂志. 2024(05): 40-43 . 本站查看
    2. 谢扬帆，曹玲敏，汪雪媛，林川，黄海溶. 中国胰腺癌患者肠道菌群多样性组成谱的系统评价. 中国循证医学杂志. 2023(02): 186-190 . 百度学术
    3. 姚钧天，刘亮，郭津生. 胰腺癌的诊断与精准治疗. 西南医科大学学报. 2023(02): 110-115 . 百度学术
    4. 丛鹏，苏祥杰，李永. 微小RNA-433-3p靶向滑蛋白调控胰腺癌PANC-1细胞恶性生物学行为的研究. 实用临床医药杂志. 2023(14): 19-25 . 本站查看
    5. 高春，江晶晶，冯富娟，甄英丽，张久聪，蒋觐阳. 基于CiteSpace的胰腺癌免疫治疗研究热点的可视化分析. 胃肠病学和肝病学杂志. 2023(11): 1262-1270 . 百度学术

    其他类型引用(2)

    • 资源附件(0)
表(1)
计量
  • 文章访问数:  35
  • HTML全文浏览量:  9
  • PDF下载量:  5
  • 被引次数: 7
出版历程
  • 收稿日期:  2024-11-11
  • 修回日期:  2024-12-25
  • 刊出日期:  2025-04-14

目录

摘要
HTML全文

  • 1.   资料与方法

  • 1.1   资料来源

  • 1.2   方法

  • 1.3   统计学分析

  • 2.   结果

  • 2.1   梅毒流行情况

  • 2.2   时间分布

  • 2.3   地区分布

  • 2.4   人群分布

  • 2.4.1   性别分布
  • 2.4.2   年龄分布
  • 2.4.3   职业分布

  • 3.   讨论

参考文献(43)
相关文章
施引文献(7)
资源附件(0)

/

返回文章
返回

© 2020 《实用临床医药杂志》编辑部

地址：江苏省扬州市江阳中路136号，扬州大学江阳路北校区14号楼201室邮编：225009电话：0514-87978917、87978989、87978807

苏公网安备 32100302010246号

本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发  百度统计