The impact of infections on delisting patients from the liver transplantation waiting list
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 20% of the patients listed for liver transplantation die before transplantation can be accomplished. Understanding risk factors for waiting list mortality may help to improve survival and organ allocation. Infections are very common in patients with cirrhosis and are associated with significant morbidity and mortality. This study analysed the frequency and characteristics of infections in patients awaiting liver transplantation, identified risk factors for withdrawal from the waiting list and evaluated the impact of infections on the clinical outcome. A retrospective analysis of consecutive patients listed for liver transplantation in Rotterdam, the Netherlands from 2007 to 2014 was conducted. Infections occurred in 144 of 327 studied patients (44%). In this cohort, 23.4% of the patients on the liver transplantation waiting list were delisted or died before transplantation. Patients with an infection were 5.2 times more likely to become delisted than noninfected patients. In the 30 days after the first infection, patients were 33.8 times more likely to become delisted compared to noninfected patients. High age, high MELD score, refractory ascites and inappropriate antibiotic therapy were independent predictors for delisting due to infection. Infections occur frequently in patients on the liver transplantation waiting list. Emphasis on appropriate and timely antimicrobial therapy is required.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».