Differential Simultaneous Liver and Kidney Transplant Benefit Based on Severity of Liver Damage at the Time of Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated the concept of whether liver failure patients with a superimposed kidney injury receiving a simultaneous liver and kidney transplant (SLKT) have similar outcomes compared to patients with liver failure without a kidney injury receiving a liver transplantation (LT) alone. METHODS: Using data from the United Network of Organ Sharing (UNOS) database, patients were divided into five groups based on pre-transplant model for end-stage liver disease (MELD) scores and categorized as not having (serum creatinine (sCr) ≤ 1.5 mg/dL) or having (sCr > 1.5 mg/dL) renal dysfunction. Of 30,958 patients undergoing LT, 14,679 (47.5%) had renal dysfunction, and of those, 5,084 (16.4%) had dialysis. RESULTS: Survival in those (liver failure with renal dysfunction) receiving SLKT was significantly worse (P < 0.001) as compared to those with sCr < 1.5 mg/dL (liver failure only). The highest mortality rate observed was 21% in the 36+ MELD group with renal dysfunction with or without SLKT. In high MELD recipients (MELD > 30) with renal dysfunction, presence of renal dysfunction affects the outcome and SLKT does not improve survival. In low MELD recipients (16 - 20), presence of renal dysfunction at the time of transplantation does affect post-transplant survival, but survival is improved with SLKT. CONCLUSIONS: SLKT improved 1-year survival only in low MELD (16 - 20) recipients but not in other groups. Performance of SLKT should be limited to patients where a benefit in survival and post-transplant outcomes can be demonstrated.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».