Mortality Risk Factors Among Patients With Cirrhosis and a Low Model for End-Stage Liver Disease Sodium Score (≤15): An Analysis of Liver Transplant Allocation Policy Using Aggregated Electronic Health Record Data
Notice bibliographique
Résumé
Although the Model for End-Stage Liver Disease sodium (MELD Na) score is now used for liver transplant allocation in the United States, mortality prediction may be underestimated by the score. Using aggregated electronic health record data from 7834 adult patients with cirrhosis, we determined whether the cause of cirrhosis or cirrhosis complications was associated with an increased risk of death among patients with a MELD Na score ≤15 and whether patients with the greatest risk of death could benefit from liver transplantation (LT). Over median follow-up of 2.3 years, 3715 patients had a maximum MELD Na score ≤15. Overall, 3.4% were waitlisted for LT. Severe hypoalbuminemia, hepatorenal syndrome, and hepatic hydrothorax conferred the greatest risk of death independent of MELD Na score with 1-year predicted mortality >14%. Approximately 10% possessed these risk factors. Of these high-risk patients, only 4% were waitlisted for LT, despite no difference in nonliver comorbidities between waitlisted patients and those not listed. In addition, risk factors for death among waitlisted patients were the same as those for patients not waitlisted, although the effect of malnutrition was significantly greater for waitlisted patients (hazard ratio 8.65 [95% CI 2.57-29.11] vs. 1.47 [95% CI 1.08-1.98]). Using the MELD Na score for allocation may continue to limit access to LT.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».