Systematic review: pre‐ and post‐operative prognostic value of cardiopulmonary exercise testing in liver transplant candidates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiopulmonary exercise testing (CPET) is the gold standard for the objective assessment of functional status. In many conditions, CPET outperforms the traditional variables in predicting mortality. AIM: In patients with cirrhosis listed for liver transplantation, our primary aim was to determine the prognostic value of CPET for pre-and post-transplant mortality and, in particular, whether CPET remained predictive after adjustment for liver disease severity. METHODS: A systematic literature review was conducted in databases Medline, Scopus, Embase and PubMed. Where possible, data were pooled for meta-analyses using a DerSimonian and Laird random effects model. RESULTS: A total of seven studies were retrieved, including 1107 patients with a mean MELD of 14.2 (standard deviation 1.6) and peak baseline VO2 of 17.4 mL/kg/min. In all of the studies in which multivariable analysis was performed, CPET variables were independent predictors of pre-transplant mortality (three studies) and post-transplant mortality (four studies). In the three studies where we could aggregate post-transplant mortality data, post-transplant mortality was predicted by AT with a mean difference of 2.0 (95% confidence interval, CI: 0.42-3.59; Z = 2.48, P = 0.01) between survivors and nonsurvivors. The peak VO2 was not significant (0.77 95% CI: -1.36 to 2.90; Z = 0.71, P = 0.48). CONCLUSIONS: Patient's listed for liver transplant have significant functional limitations, with a weighted mean VO2 below the threshold level required for independent living. Although heterogeneity in study designs with respect to timing, CPET variables, and cut-off values precluded the determination of CPET mortality thresholds, the studies support CPET as an objective and independent predictor of pre- and post-transplant mortality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 ».