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Enregistrement W2091461537 · doi:10.1002/lt.20231

Prospective evaluation of the role of quantitative Doppler ultrasound surveillance in liver transplantation

2004· article· en· W2091461537 sur OpenAlexaff
David Stell, Dónal B. Downey, Paul Marotta, Edward Solano, Anand Khakhar, Douglas Quan, Cam Ghent, Vivian C. McAlister, William Wall

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationCirrhosisAnastomosisResistive indexBlood flowTransplantationUltrasoundDoppler ultrasoundDoppler effectRadiologyVascular resistanceHemodynamicsSurgeryArteryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doppler ultrasound (DUS) is able to measure parameters of blood flow within vessels of transplanted organs, and vascular complications are associated with abnormal values. We analyzed the findings of 51 consecutive patients who underwent DUS on 2 occasions in the first postoperative week following liver transplantation for cirrhosis to determine the range of values in patients following liver transplantation. Three patients developed early vascular thromboses that were detected by the absence of a Doppler signal. In patients making an uneventful recovery, the arterial velocity tended to increase and the resistive index (RI) to decrease during the first postoperative week. All recipients were shown to have high-velocity segments within the hepatic artery, without an increase in flow resistance. Assessment of the portal vein revealed narrowing at the anastomosis, associated with a segmental doubling of flow velocity, and the mean portal venous flow decreased by approximately 20% in the first postoperative week. In conclusion, a wide range of abnormalities occurs in the vessels of liver transplant recipients, which were not associated with the development of vascular complications or affect patient management.

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)0,001
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations66
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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