Recipient ineligibility after liver transplantation assessment: a single centre experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Candidacy for liver transplantation is determined through standardized evaluation. There are limited data on the frequency and reasons for denial of transplantation after assessment; analysis may shed light on the short-term utility of the assessment. We sought to describe the frequency and reasons for ineligibility for liver transplantation among referred adults. METHODS: We studied all prospectively followed recipient candidates at a single centre who were deemed unsuitable for liver transplantation after assessment. Inclusion criteria were age 18 years and older and completion of a standard liver transplantation evaluation over a 3-year period. Patients were excluded if they had a history of prior assessment or liver transplantation within the study period. Demographic and baseline clinical data and reasons for recipient ineligibility were recorded. RESULTS: In all, 337 patients underwent their first liver transplantation evaluation during the study period; 166 (49.3%) fulfilled inclusion criteria. The mean age was 55.4 years, and 106 (63.9%) were men. The 3 most common reasons for denial of listing were patient too well (n = 82, 49.4%), medical comorbidities and/or need for medical optimization (n = 43, 25.9%) and need for addiction rehabilitation (n = 28, 16.9%). CONCLUSION: Ineligibility for transplantation after assessment was common, occurring in nearly half of the cohort. Most denied candidates could be identified with more discriminate screening before the resource-intensive assessment; however, the assessment likely provides unforeseen positive impacts on patient care.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».