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Enregistrement W2560284650 · doi:10.5812/hepatmon.41162

Serial Liver Stiffness Measurements and Monitoring of Liver-Transplanted Patients in a Real-Life Clinical Practice

2016· article· en· W2560284650 sur OpenAlexfundno aff
Luca Rinaldi, Giovanna Valente, G. Piai

Notice bibliographique

RevueHepatitis Monthly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMedicineClinical PracticeKowsarLiver transplantationInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Liver transplanted patients need close surveillance for early signs of graft disease. OBJECTIVES: Transient elastography can safely be repeated over time, offering serial liver stiffness measurement values. Serial stiffness measurements were compared to single baseline stiffness measurements in predicting the appearance of liver-related clinical events and guiding subsequent clinical decisions. METHODS: One hundred and sixty liver transplanted patients were observed for three years in our real-life practice. RESULTS: Liver stiffness measurements were stable in 75% of patients, decreased in 4% of patients, and increased in 21% of patients. The pattern of increased stiffness measurements was associated with both HCV-RNA positive status and the presence of an active biliary complication of liver transplantation and was more predictive of a clinically significant event resulting from any disease of the transplanted liver when compared to a stable pattern or to a single liver stiffness measurement. The procedures that were consequently performed were often diagnostic for unexpected situations, both in HCV-RNA positive and HCV-RNA negative patients. CONCLUSIONS: The pattern of longitudinally increased liver stiffness measurements efficiently supported clinical decisions for individualized management strategies. Repeated transient elastography in real-life clinical practice appears to have a practical role in monitoring liver transplanted patients.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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