Predictors of Relapse to Significant Alcohol Drinking after Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: End-stage alcoholic liver disease is common, with many of these patients referred for liver transplantation (LT). Alcohol relapse after LT can have detrimental outcomes such as graft loss and can contribute to a negative public perception of LT. OBJECTIVE: To identify factors that predict the recurrence of harmful alcohol consumption after LT. METHODS: A total of 80 patients who underwent LT for alcoholic cirrhosis or had significant alcohol consumption in association with another primary liver disease, from July 1992 to June 2006 in British Columbia, were retrospectively evaluated by chart review. Several demographic-, psychosocial- and addiction-related variables were studied. Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to test possible associations among the variables studied and a return to harmful drinking after LT. RESULTS: The relapse rate of harmful alcohol consumption post-liver transplant was 10%, with two patient deaths occurring directly as a result of alcohol relapse. Univariate analysis revealed relapse was significantly associated with pretransplant abstinence of less than six months (P=0.003), presence of psychiatric comorbidities (P=0.016), female sex (P=0.019) and increased personal stressors (P=0.044), while age at transplant of younger than 50 years approached significance (P=0.054). Multivariate logistic regression analysis revealed the following independent factors for relapse: pretransplant abstinence of less than six months (OR 77.07; standard error 1.743; P=0.013) and female sex (OR 18.80; standard error 1.451; P=0.043). CONCLUSION: The findings of the present study strongly support a required minimum of six months of abstinence before LT because duration of abstinence was found to be the strongest predictor of recidivism. Female sex, younger age at transplant and psychiatric comorbidities were also associated with relapse to harmful drinking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».