Recipient factors associated with having a potential living donor for liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Because of a persistent discrepancy between the demand for liver transplantation (LT) and the supply of deceased donor organs, there is an interest in increasing living donation rates at centers trained in this method of transplantation. We examined a large socioeconomically heterogeneous cohort of patients listed for LT to identify recipient factors associated with living donation. We retrospectively reviewed 491 consecutive patients who were listed for LT at our center over a 24-month period. Demographic, medical, and socioeconomic data were extracted from electronic records and compared between those who had a potential living donor (LD) volunteer for assessment and those who did not; 245 patients (50%) had at least 1 potential LD volunteer for assessment. Multivariate logistic regression analysis identified that patients with a LD were more likely to have Child-Pugh C disease (odds ratio [OR], 2.44; P = 0.02), and less likely to be older (OR, 0.96; P = 0.002), single (OR, 0.34; P = 0.006), divorced (OR, 0.53; P = 0.03), immigrants (OR, 0.38; P = 0.049), or from the lowest income quintile (OR, 0.44; P = 0.02). In conclusion, this analysis has identified several factors associated with access to living donation. More research is warranted to define and overcome barriers to living donor liver transplantation through targeted interventions in underrepresented populations.
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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 ».