Hepatitis C-related cirrhosis: A predictor of diabetes after liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) infection has recently been suggested to be a risk factor for the development of diabetes mellitus. The aim of our study was to investigate whether the prevalence of diabetes is increased among liver transplant recipients infected with HCV. We compared the prevalence of diabetes among 278 liver transplant recipients whose original cause of liver failure was HCV infection (110 patients), hepatitis B virus infection (HBV; 53 patients), and cholestatic liver disease (CLD; 115 patients). The pretransplantation prevalence of diabetes was higher in the HCV group (29%) compared with the HBV (6%) and CLD (4%) groups (P <.001). The prevalence of diabetes remained higher in the HCV group 1 year after transplantation: 37%, 10%, and 5% in the HCV, HBV, and CLD groups, respectively (P <.001). The cumulative steroid dose during the first year of transplantation was significantly lower in the HCV group compared with the CLD group. Multivariate analysis revealed that HCV-related liver failure (P =.002), pretransplantation diabetes (P <.0001), and male sex (P =.019) were independent predictors of the presence of diabetes 1 year after transplantation. The high prevalence of diabetes persisted in the HCV group, with 41% diabetic at 5 years. The majority of patients with diabetes mellitus (89%) required insulin therapy after transplantation. Patient and graft survival rates were similar among patients with and without diabetes. In conclusion, our study shows that there is a high prevalence of diabetes among liver transplant recipients infected with HCV both before and after transplantation.
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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) | 0,014 | 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 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 ».