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Enregistrement W2791031251 · doi:10.1093/jcag/gwy008.207

A206 PREDICTORS OF HOSPITAL READMISSION FOLLOWING LIVER TRANSPLANTATION: A SINGLE CENTRE EXPERIENCE

2018· article· en· W2791031251 sur OpenAlexaffabout
Ibrahim Alqalami, Maher Ghanem, Michael Sey, Anouar Teriaky, Bandar Al-Judaibi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationLiver diseaseHepatocellular carcinomaTransplantationRetrospective cohort studyAlcoholic liver diseaseLogistic regressionSurgeryInternal medicineHepatitis CCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver transplantation is a life saving procedure for patients with end stage liver disease or hepatocellular carcinoma. Morbidity and mortality rates have dramatically declined with the evolution of the procedure. However, hospital readmission after discharge is still common and increases healthcare costs. The purpose of this study is to determine predictors of hospital readmission in patients that underwent liver transplantation. This is a retrospective study conducted at London Health Sciences Centre, a tertiary care centre, in London, Ontario, Canada. All patient who underwent liver transplantation between 2012 and 2016 were included in this study. Charts were reviewed to collect patient demographics, donor organ variables, readmission rates, and post-operative complications. Statistical analysis was performed with multivariable logistic regression. A p value <0.05 was statistically significant. There were 255 patients that underwent liver transplantation with a median age of 60 years old and 31% were female. The most common cause of liver disease was hepatitis C and alcohol. The median MELD score was 21. Of the liver transplants performed, 83% were from brain dead donors, 15% were from donors after cardiac death, and 2% were from living donors. The mean donor risk index was 1.68. Patients required readmission in 17% of cases after being discharged post-liver transplant. The most common cause of readmission was elevated liver enzymes in 6%, graft failure in 5%, and infection in 3%. The most common post-operative complications were surgical in 72%, infection in 20% and nutrition in 10%. Death occurred in 9% during the follow up period. On multivariable logistic regression the only significant predictor of readmission within 90 days of liver transplant was surgical complications with an odds ratio of 3.0 (95% confidence interval of 1.2–7.5, p-value of 0.02). Hospital readmission post-liver transplantation is common which leads to increased healthcare utilization. Post-operative surgical complications were the only clinical predictor of readmission within 90 days of discharge. None

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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