Validation of the five‐variable Model for End‐stage Liver Disease (5vMELD) for prediction of mortality on the liver transplant waiting list
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modifications to the Model for End-Stage Liver Disease (MELD) have been proposed to improve prioritization of liver transplant (LT) candidates. Using a U.S. database, we derived a revised MELD including sodium and albumin [5-variable MELD (5vMELD)] that improved prediction of waiting list mortality. Our objectives were to confirm the association between hypoalbuminaemia and mortality and to externally validate 5vMELD in Canadian LT candidates. METHODS: Among adults registered on the LT waiting list at the University of Alberta (01/2000-10/2009), Cox regression determined the association between albumin and 1-year waiting list mortality. The discrimination of MELD, MELDNa and 5vMELD for predicting 1-year mortality were compared using c-statistics. RESULTS: Among 677 patients, 17% died and 51% underwent LT within 1 year of listing. Median serum albumin was 3.1 g/dl (IQR 2.6-3.6) and 70% of patients were hypoalbuminaemic (albumin <3.5 g/dl). One-year mortality in patients with normal serum albumin and hypoalbuminaemia were 14% and 29% respectively (P = 0.004). For patients with serum albumin between 2.0 and 4.0 g/dl, an approximately linear, inverse relationship was observed between albumin and 1-year mortality [adjusted hazard ratio (HR) 1.45; 95% CI 1.03-2.03; P = 0.03]. For this outcome, the c-statistic of 5vMELD (0.778) was superior to those of MELD (0.754) and MELDNa (0.765) (both P ≤ 0.05). CONCLUSIONS: Hypoalbuminaemia is an independent predictor of mortality on the LT waiting list. Compared with MELD and MELDNa, 5vMELD improves prediction of mortality suggesting that modification of these scores to include serum albumin should be considered as a means of prioritizing LT candidates.
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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 ».