Liver Transplant Outcomes in a Canadian First Nations Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A higher incidence of autoimmune disorders may predispose First Nations (FN) individuals to higher rates and more severe episodes of rejection, graft loss and mortality following liver transplantation for advanced liver disease. METHODS: A retrospective review of patient outcomes in a single centre providing long-term follow-up care for FN and non-FN patients transplanted for advanced liver disease was conducted. RESULTS: A total of 20 FN and 129 non-FN charts were available for review. FN subjects were younger at transplantation (mean [± SD] age 32.4±4.1 years versus 46.3±1.4 years; P=0.00005), less often male (35% versus 58%; P=0.05), more commonly transplanted for autoimmune hepatitis (30% versus 4.7%; P=0.006), less often from urban residences (25% versus 74%; P=0.0001) and less compliant with medical care (20% versus 80%; P=0.007). After a mean follow-up period of 11.0±1.5 years and 8.4±0.5 years in FN and non-FN subjects, respectively, the incidence and severity of rejection, graft and patient survival were similar between cohorts. CONCLUSION: Although demographic profiles, nature of the underlying disease and compliance differed, the rates and severity of rejection, graft and patient survival were similar in FN and non-FN patients who underwent liver transplantation for advanced liver disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».