Recipient age affects long-term outcome and hepatitis C recurrence in old donor livers following transplantation
Notice bibliographique
Résumé
We studied the role of donor and recipient age in transplantation/ischemia-reperfusion injury (TIRI) and short- and long-term graft and patient survival. Eight hundred twenty-two patients underwent deceased donor liver transplantation, with 197 donors being > or = 60 years old. We evaluated markers of reperfusion injury, graft function, and clinical outcomes as well as short- and long-term graft and patient survival. Increased donor age was associated with more severe TIRI and decreased 3- and 5-year graft survival (73% versus 85% and 72% versus 81%, P < 0.001) and patient survival (77% versus 88% and 77% versus 82%, P < 0.003). Hepatitis C virus (HCV) infection and recipient age were the only independent risk factors for graft and patient survival in patients receiving an older graft. In the HCV(+) cohort (297 patients), patients > or = 50 years old who were transplanted with an older graft versus a younger graft had significantly decreased 3- and 5-year graft survival (68% versus 83% and 64% versus 83%, P < 0.009). In contrast, HCV(+) patients < 50 years old had similar 3- and 5-year graft survival if transplanted with either a young graft or an old graft (81% versus 82% and 81% versus 82%, P = 0.9). In conclusion, recipient age and HCV status affect the graft and patient survival of older livers. Combining older grafts with older recipients should be avoided, particularly in HCV(+) patients, whereas the effects of donor age can be minimized in younger recipients.
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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 ».