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Enregistrement W2753990569 · doi:10.1097/mot.0000000000000471

Recent advances in the field of warm ex-vivo liver perfusion

2017· review· en· W2753990569 sur OpenAlexaff
Dagmar Kollmann, Markus Selzner

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEx vivoMedicinePerfusionMachine perfusionLiver transplantationLiver perfusionEconomic shortageTransplantationIn vivoLiver functionSurgeryRadiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Organ shortage remains a major obstacle for liver transplantation, resulting in an increased mortality on the liver transplant waiting list. The usage of extended criteria donors (ECD) is a strategy to increase the number of available donor organs, however, with the risk of a higher rate of posttransplant graft dysfunction. Novel preservation strategies, such as warm ex-vivo liver perfusion, could improve the outcome of liver transplantation with ECD grafts. The present review summarizes the advances in the field of warm ex-vivo liver perfusion over the last 12 months. RECENT FINDINGS: The feasibility and safety of warm ex-vivo liver perfusion has been determined in several single center clinical trials. Furthermore, a large phase III multicenter trial demonstrated decreased liver injury and improved graft function in warm perfused versus cold stored grafts. New strategies for graft assessment and modification during machine perfusion have been evaluated with promising results. SUMMARY: Warm ex-vivo liver perfusion has been successfully translated into the clinical setting. Recent research is focusing on graft assessment and graft modification during machine perfusion.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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