Severity and Outcome of Acute-on-Chronic Liver Failure is Dependent on the Etiology of Acute Hepatic Insults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute-on-chronic liver failure (ACLF) may be precipitated by various hepatic insults. The present study evaluated the outcomes of ACLF with different acute insults. PATIENTS AND METHODS: A total of 368 ACLF patients were included. Data collected included etiologies of acute hepatic insult and underlying chronic liver disease, and organ failure. Model for end-stage liver disease (MELD), chronic liver failure consortium (CLIF)-C ACLF, and acute physiology and chronic health evaluation (APACHE) II scores were calculated. Predictors of survival were assessed by the Cox proportional hazard model. RESULTS: The most frequent acute insult was active alcohol consumption [150 (40.8%) patients], followed by hepatitis B virus (HBV) [71 (19.3%) patients], hepatitis E virus (HEV) superinfection [45 (12.2%) patients], autoimmune hepatitis flare [17 (4.6%) patients], antituberculosis drugs [16 (4.3%) patients], and hepatitis A virus superinfection [2 (0.5%) patients]; 67 (18.2%) cases were cryptogenic. Alcohol-ACLF and cryptogenic-ACLF were more severe. Median CLIF-C, MELD, and APACHE II scores in alcohol-ACLF and cryptogenic-ACLF were significantly higher than those in HBV-ACLF and HEV-ACLF (CLIF-C: 47.1, 47.4 vs. 42.9, 42.0, P=0.002; MELD: 29, 29.9 vs. 28.9, 25.2, P=0.02; APACHE II: 16.5, 18.0 vs. 12, 14, P<0.001, respectively). Frequencies of kidney and brain failures were also higher in alcohol/cryptogenic-ACLF than in HBV/HEV-ACLF (kidney failure: 35.3%/34.3% vs. 23.9%/11.1%, P=0.009; brain failure: 26.0%/22.4% vs. 15.5%/4.4%, P=0.01, respectively). Mortality in the alcohol-ACLF group was the highest (64.0%), followed by that in the cryptogenic-ACLF (62.7%), HBV-ACLF (45.1%), and HEV-ACLF (17.8%) groups (P<0.001). In multivariable analysis, alcohol-ACLF had significantly higher mortality compared with HEV-ACLF (hazard ratio, 3.06; 95% confidence interval, 1.10-8.49, P=0.03). CONCLUSIONS: Alcohol/cryptogenic-ACLF had more severe phenotypic presentation, more incidence of organ failures, and higher mortality compared with HEV/HBV-ACLF. Alcohol-ACLF had the highest mortality, whereas HEV-ACLF had the best survival.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».