Alcohol use while on the liver transplant waiting list: A single-center experience
Notice bibliographique
Résumé
Alcoholic liver disease (ALD) is a leading indication for liver transplantation. Our center has randomly checked blood alcohol levels (BALs) in ALD patients on the waiting list since 2004. We aimed to identify the incidence and predictors of inactivation on the transplant list due to alcohol use and to determine the utility of BAL-screening in this process. We conducted a retrospective review of patients with ALD listed for liver transplantation with at least 3 months of postlisting follow-up. Alcohol use while on the transplant list was defined as a positive BAL, an admission of alcohol use, or refusal to perform screening within 12 hours of request. Cox proportional hazards regression was used to estimate risk ratios (RRs). Of 134 patients meeting eligibility criteria, 78% were male, and mean age was 52 years. Alcohol use was documented in 23 patients (17%). Of these, 12 refused to have a random screen, 8 had detectable serum ethanol levels, and 3 had self-reported alcohol use. On multivariable analysis, a higher number of random BAL-checks [RR = 0.63(0.52, 0.76), P = 0.001] and a longer duration of prelisting abstinence [RR = 0.88(0.83, 0.94), P = 0.001] independently reduced the risk of alcohol use by patients while on the waiting list. None of the patients with >24 months of prelisting abstinence had a positive screen. In conclusion, this study supports random BAL-screening before transplantation and reinforces the importance of abstinence duration as a predictor of relapse. For patients with <24 months of prelisting abstinence, our center will increase the frequency of random BAL screening and increase the rehabilitation requirements to include an intensive 3-week rehabilitation program. We hope that these measures will reduce the rate of relapse to alcohol use post-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) | 0,000 | 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 ».