Predicting Survival after Liver Transplantation Based on Pre-Transplant MELD Score: a Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
The model for end-stage liver disease (MELD) score is used to stratify candidates for liver transplantation based on objective measures of disease severity. MELD has been validated as a predictor of wait-list mortality in transplantation candidates and has been postulated as a predictor of post-transplant survival. The purpose of this study was to examine the predictive value of the pre-transplantation MELD score on post-transplant survival from relevant existing studies. A systematic review and critical appraisal was performed using Cochrane guidelines. PubMed, the Cochrane Library, Embase, and Web of Science were searched for articles published in the English language since 2005 using a structured search strategy. There were 3058 discrete citations identified and screened for possible inclusion. Any study examining the relationship between pre-transplant MELD and post-transplant survival in the general transplant population was included. Thirty-seven studies met these criteria and were included in the review. Studies were all case series that typically involved stratified analyses of survival by MELD. They represented 15 countries and a total of 53,691 patients. There was significant clinical heterogeneity in patient populations across studies, which precluded performance of a meta-analysis. In 15 studies, no statistically significant association between MELD and post-transplant survival was found. In the remaining 22, some association was found. Eleven studies also measured predictive ability with c-statistics. Values were below 0.7 in all but two studies, suggesting poor predictive value. In summary, while the majority of studies reported an association between pre-transplantation MELD score and post-transplant survival, they represented a low level of evidence. Therefore, their findings should be interpreted conservatively.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».