Đánh giá giá trị các mô hình tiên lượng tử vong trên bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gan tại bệnh viện Nhân Dân Gia Định. Phương pháp nghiên cứu Chúng tôi hồi cứu tất cả các bệnh nhân được chẩn đoán và điều trị ung thư biểu mô tế bào gan tại bệnh viện Nhân Dân Gia Định trong khoảng thời gian từ tháng 01/2015 đến tháng 12/2022. Nghiên cứu xác định các yếu tố tiên lượng độc lập dựa trên phân tích đa biến theo mô hình hồi quy Cox, xây dựng đường cong ROC và tính toán diện tích dưới đường cong ROC và tiêu chí thông tin Akaike, xác định khả năng phân định bằng phương pháp Kaplan-Meier của 07 mô hình tiên lượng BCLC, HKLC, CLIP, ITA.LI.CA, JIS, Tokyo và MESIAH. Kết quả Các yếu tố tiên lượng độc lập bao gồm điểm ECOG, số lượng tiểu cầu, chỉ số INR, Albumin máu, Bilirubin máu toàn phần, nồng độAFP, số lượng và kích thước u, tình trạng huyết khối tĩnh mạch cửa và di căn. Tất cả các mô hình đều có khả năng phân định giữa các nhóm, mức điểm với p <
0,001 trong Kaplan-Meier. Mô hình có khả năng tiên lượng tốt là HKLC (giá trị AUC thấp nhất và AIC cao nhất trong số các mô hình được nghiên cứu). Kết luận Nghiên cứu ghi nhận 10 yếu tố tiên lượng tử vong độc lập khi phân tích đa biến với mô hình hồi quy Cox. Hệ thống HKLC là mô hình tiên lượng tử vong tốt nhất ở 3 mốc thời gian 1 năm, 3 năm và 5 năm.