Prognostic factors in paediatric acute liver failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study the aetiology, outcome and prognostic indicators in children with acute liver failure (ALF). STUDY DESIGN: Retrospective chart review of 210 patients (107 males/103 females; median age: 5.33 years, range: 1-17.4). Patients were followed until discharge (group 1), death (group 2) or liver transplantation (LT; group 3). Data from group 1 were compared to data from the other two groups and King's College criteria were also assessed. RESULTS: Final diagnoses were: 128 (61%) hepatitis A, 68 (32%) indeterminate and 14 (7%) others. The characteristics of patients who survived (n = 59), died (n = 61) and underwent LT (n = 90) were analysed. In multivariate analysis, prothrombin time and encephalopathy III/IV were the most significant parameters suggesting a high likelihood of death. When King's College criteria were applied on admission in patients with and without transplantation, the positive predictive values were 96% and 95%, and the negative predictive values were 82% and 82%, respectively. CONCLUSIONS: Hepatitis A is the main cause of ALF in children in Argentina. Advanced encephalopathy and prolonged prothrombin time were significantly associated with death or need for LT. King's College criteria for predicting the outcome of ALF are applicable in children, including those with ALF due to hepatitis A infection.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».