Pérez Xaus, MarcIelpo, BenedettoBurdío Pinilla, FernandoUniversitat Pompeu Fabra. Departament de Medicina i Ciències de la Vida2025-06-192025-06-192025-06-182025-06-182025-05-30http://hdl.handle.net/10230/70720Distal cholangiocarcinoma is a biliary malignancy associated with poor oncological outcomes with a 5-year survival rate after surgery from 16% to 39.5%. There’s an urgent need to develop a valid prognostic model that assesses the clinical implications of combination of prognostic indicators for resected distal cholangiocarcinoma, identifying high-risk patients for recurrence. This doctoral thesis is based on two published articles. For the first study, we have developed a nomogram integrating independent prognostic factors to create a prognostic model for recurrence-free survival in distal cholangiocarcinoma. For the second study, A LASSO-regularized Cox regression model was employed for feature selection, examining coefficients' paths and creating a model to predict recurrence. Additionally, a web application was developed to enhance the clinical use of the algorithm.El colangiocarcinoma distal és una neoplàsia maligna d’origen biliar associada a mals resultats oncològics amb una taxa de supervivència a 5 anys després de la cirurgia del 16% al 39,5%. Hi ha una necessitat urgent de desenvolupar un model pronòstic que avaluï les implicacions clíniques de la combinació d'indicadors pronòstics per al colangiocarcinoma distal ressecat, identificant aquells pacients amb alt risc de recurrència. Aquesta tesi doctoral es basa en dos articles publicats. En el primer estudi vam desenvolupar un nomograma integrant els factors pronòstics independents per crear un model pronòstic de la supervivència lliure de recurrència del colangiocarcinoma distal. Per al segon estudi, vam confeccionar un model de regressió de Cox regularitzat amb LASSO per a la selecció de les variables, examinant els coeficients de cadascuna i creant un model per predir la recurrència. A més, vam desenvolupar una aplicació web per millorar l'ús clínic de l'algoritme.Programa de Doctorat en Biomedicina138 p.application/pdfengADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.info:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisColangiocarcinoma distalNomogramaMachine learningRati de ganglis limfàticsSupervivència lliure de recurrènciaDistal cholangiocarcinomaNomogramLymph node ratioDisease free survival575