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Enregistrement W1970566888 · doi:10.7182/pit2014737

Deceased Donor Hyperglycemia and Liver Graft Dysfunction

2014· article· en· W1970566888 sur OpenAlexaff
Silvia Perez-Protto, Luke F. Reynolds, Jarrod E. Dalton, Taro Taketomi, Samuel A. Irefin, Brian M. Parker, Cristiano Quintini, Daniel I. Sessler

Notice bibliographique

RevueProgress in Transplantation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioContext (archaeology)Liver transplantationLiver dysfunctionDiabetes mellitusIncidence (geometry)Hepatic dysfunctionInternal medicineLogistic regressionSurgeryGastroenterologyTransplantationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Hyperglycemia is common in deceased donors, and provokes numerous adverse events in hepatocytic mitochondria. OBJECTIVE: To determine whether hyperglycemia in deceased donors is associated with graft dysfunction after orthotopic liver transplant. METHODS: Charts on 572 liver transplants performed at the Cleveland Clinic between January 2005 and October 2010 were reviewed. The primary measure was time-weighted averages of donors' glucose measurements. Liver graft dysfunction was defined as (1) primary nonfunction as indicated by death or retransplant or (2) liver graft dysfunction as indicated by an aspartate amino transferase level greater than 2000 U/L or prothrombin time greater than 16 seconds during the first postoperative week. The relationship of interest was estimated by using a multivariable logistic regression. RESULTS: The incidence of graft dysfunction was 25%. No significant relationship was found between the range of donor glucose measurements and liver graft dysfunction after donor characteristics were adjusted for (P= .14, Wald test, adjusted odds ratio [95% CI] for liver graft dysfunction corresponding to a relative doubling in time-weighted average for donor glucose of 1.43 [0.89-2.30]). The results thus do not suggest that strict glucose control in donors is likely to improve graft quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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