MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165866298 · doi:10.1080/089419300750059343

Liver Bridging Techniques in the Treatment of Acute Liver Failure

2000· review· en· W2165866298 sur OpenAlexaff
Karim A. Qayumi Daniel Palmes

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Surgery · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBridging (networking)Liver transplantationLiver failureImmunosuppressionLiver functionIntensive care medicineBioartificial liver deviceAcute hepatic failureHepatocyteTransplantationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of orthotopic liver transplantation in the management of acute liver failure has dramatically increased the survival rates of patients at the cost of removing the patient's native liver and life-long dependence on immunosuppression. However, it is well known that in many patients with acute liver failure the diseased liver has the potential to recover. Death in these patients is often due to increased intra-cranial pressure or infection. Liver bridging techniques are assigned to temporarily provide liver function and enable the native liver to recover in patients with acute liver failure. They represent an attractive alternative to conventional liver transplantation in the management of acute liver failure, since after recovery of the native liver the patient is freed from immuno-suppression with all associated side-effects and risks. Auxiliary liver transplantation, artificial liver support devices and hepatocyte transplantation represent different ways of bridging liver function in acute liver failure. The aim of this review is to present the ideas and principles of these three different liver bridging techniques. We will discuss the relative importance and the future potential of theses bridging techniques in the treatment of acute liver failure by comparing the experimental and clinical results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Investigative SurgeryMême sujetLiver Disease and TransplantationTravaux en français237 207