Revision of MELD to Include Serum Albumin Improves Prediction of Mortality on the Liver Transplant Waiting List
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allocation of donor livers for transplantation in most regions is based on the Model for End-Stage Liver Disease (MELD) or MELD-sodium (MELDNa). Our objective was to assess revisions to MELD and MELDNa that include serum albumin for predicting waiting list mortality. METHODS: Adults registered for liver transplantation in the United States (2002-2007) were identified from the United Network for Organ Sharing (UNOS) database. Cox regression was used to determine the association between serum albumin and 3-month mortality, and to derive revised MELD and MELDNa scores incorporating albumin ('MELD-albumin' and '5-variable MELD [5vMELD]'). RESULTS: Among 40,393 patients, 9% died and 24% underwent transplantation within 3 months of listing. For serum albumin concentrations between 1.0 and 4.0 g/dL, a linear, inverse relationship was observed between albumin and 3-month mortality (adjusted hazard ratio per 1 g/dL reduction in albumin: 1.44; 95% CI 1.35-1.54). The c-statistics for 3-month mortality of MELD-albumin and MELD were 0.913 and 0.896, respectively (P<0.001); 5vMELD was superior to MELDNa (c-statistics 0.922 vs. 0.912, P<0.001). The potential benefit of 5vMELD was greatest in patients with low MELD (<15). Among low MELD patients who died, 27% would have gained ≥10 points with 5vMELD over MELD versus only 4-7% among low MELD survivors and high MELD (≥15) candidates (P<0.0005). CONCLUSION: Modification of MELD and MELDNa to include serum albumin is associated with improved prediction of waiting list mortality. If validated and shown to be associated with reduced mortality, adoption of 5vMELD as the basis for liver allograft allocation may improve outcomes on the liver transplant waiting list.
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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 ».