Rural residency and the risk of mortality while waiting for liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Our liver transplant program services a region that has a prominent rural demographic. The influence of rural residency on liver transplant wait-list mortality has not been previously studied. We hypothesized that residence in a rural setting, by imposing challenges to medical care access, might be associated with inferior survival while waiting for liver transplantation. To test this hypothesis, multivariable time-to-event analysis was performed using Cox proportional hazards and competing risks regression on data from a consecutive five-yr cohort of 159 primary liver transplant candidates, to derive covariate adjusted effect measures for the association between residence in a rural area and wait-list mortality. For the primary analysis, a standardized, census-based, definition was used to assign rural residency status. The Kaplan-Meier estimated 90-d and one-yr wait-list mortality for the cohort was 7.6% (95% CI: 4.2-13.8) and 15.6% (95% CI: 9.4-25.2). The covariate adjusted hazard ratio for the relationship between Rural and Small Town residency status and wait-list mortality was 0.497 (95% CI: 0.171-1.438, p = 0.197) for the Cox regression model and 0.628 (95% CI: 0.224-1.757, p = 0.376) for the competing risk regression model. As defined in this study, candidate residence in a rural setting was not found to be associated with inferior survival while awaiting liver transplantation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».