Peri-operative medical emergency team activation in liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The medical emergency team (MET) system functions to promptly identify acutely ill patients at-risk for deterioration. Liver transplant (LT) patients are at-risk for serious post-operative complications. OBJECTIVE: To evaluate the characteristics of MET activations in post-operative LT patients and to compare clinical outcomes with case-matched controls. METHODS: Retrospective case-control study of all adult patients receiving LT over a 3-year period. Cases were defined as post-operative LT patients who received a MET activation. Controls were defined as LT patients who did not receive a MET activation during the same period, and were matched for age, sex and pre-operative Model for End-Stage Liver Disease (MELD) score. RESULTS: We found 10.3% (n=18) of LT patients received a total of 26 MET activations (149.4 per 1000 admissions). The mean (SD) age was 54 (9.5) years and 52% were females. There were no differences in baseline characteristics or underlying liver disease between groups, except pre-operative hepatic encephalopathy was more common among cases (55.6% vs 22.2%, p=0.03). Of the MET activations, respiratory distress was the most common 'trigger' (87.7%). In 42.3% (n=11) of the activations, MET criteria had been fulfilled in the 24 h preceding. In these MET activations, patients were characterised as tachypnoeic, hypoxaemic, hypotensive, tachycardic and/or oligo-anuric. MET patients had significantly longer ICU and hospital lengths of stay, along with greater rate of unplanned ICU re-admission (83.3% vs 13.9%, p<0.0001) compared with controls. MET patients also had higher in-hospital and 1-year post-discharge mortality (p=0.10, <0.001, respectively) compared with controls. CONCLUSIONS: LT patients with post-operative complications prompting MET activation had higher morbidity and mortality compared with controls; however, the MET may have been under-utilised and/or delayed. Further prospective multi-centre investigation is warranted.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».