Clinical characteristics of human immunodeficiency virus patients being referred for liver transplant evaluation: a descriptive cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver transplantation (LT) is a treatment option for select human immunodeficiency virus (HIV)-infected patients with advanced liver disease. The aim of this study was to describe LT evaluation outcomes in HIV-infected patients. METHODS: All HIV-infected patients referred for their first LT evaluation at the Mount Sinai Medical Center were included in this retrospective, descriptive cohort study. Multivariable logistic regression was used to identify factors independently associated with listing. RESULTS: Between February 2000 and April 2012, 366 patients were evaluated for LT, with 66 (18.0%) listed for LT and 300 (82.0%) not listed. Fifty-one patients (13.9%) died before completing evaluation and 85 (23.2%) were too early for listing. Reasons patients were declined for listing were psychosocial (15.8%), HIV-related (10.4%), loss to follow-up (9.6%), surgical/medical (6.0%), liver-related (4.4%), patient choice (3.4%), and financial (1.6%). Listed patients were more likely to have hepatocellular carcinoma (HCC) (43.1% vs. 17.1%; P < 0.0001) and less likely to have hepatitis B (6.2% vs. 15.7%; P = 0.04) or a psychiatric history (19.7% vs. 35.2%; P = 0.02) than those not listed. In multivariable analysis, HCC (odds ratio [OR] 5.79; 95% confidence interval [95% CI]: 2.97-11.28), model for end-stage liver disease (MELD) score at referral (OR 1.06; 95% CI 1.01-1.11), and hepatitis B (OR 0.26; 95% CI 0.08-0.79) were associated with listing. CONCLUSION: MELD score and HCC were positive predictors of listing in HIV-infected patients referred for LT evaluation and, therefore, timely referrals are vital in these patients. As MELD is a predictor for death while undergoing evaluation, rapid evaluation should be performed in HIV-infected patients with a higher MELD score.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».