Bacterial infections in end-stage liver disease: current challenges and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infections continue to be a leading cause of mortality andacute-on-chronic liver failure in end-stage liver disease (ESLD). The consequences of infection include prolonged hospitalisation, acute kidney injury (AKI), death, de-listing from liver transplant and susceptibility to further infections. The diagnosis of infections in cirrhosis is fraught due to the background of a partial systemic inflammatory response syndrome (SIRS) state and negative cultures in 30-50% of patients. Furthermore, the lack of multi-center studies limits the generalisability of currently available results. The modulation of infections by the underlying immune state, gut barrier function and super-imposed medications such as beta-blockers, proton pump inhibitors and antibiotics is required. A rational approach to the diagnosis and prevention of AKI associated with infection, withjudicious use of crystalloids and albumin, is also needed. Changes in bacteriology including emergence of multi-resistant organisms and Clostridium difficile have also recently changed the approach for prophylaxis and therapy of infections. Effective strategies for the prevention, diagnosis, and management of infections in ESLD form a large unmet need. A systematic approach to study the epidemiology, bacteriology, resistance patterns, and procedure and medication utilisation specific to ESLD is needed to improve outcomes. Bacterial infections in patients with end-stage liver disease affect candidacy for liver transplantation. Up to one-third of all hospitalised patients with cirrhosis are infected.1–5 With sepsis, mortality increases to more than 50% and is associated with significant costs.6 A recent systematic review demonstrated a fourfold increased risk of death in infected cirrhotic patients compared with their non-infected counterparts.7 More importantly, intensive care unit (ICU) mortality of patients with cirrhosis has remained unchanged over 50 years, unlike disease states such as cardiac failure where mortality has decreased.8 Therefore the prevention, diagnosis …
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 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) | 0,001 | 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 ».