Surgical Complications after Right Hepatectomy for Live Liver Donation: Largest Single-Center Western World Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors assessed the incidence, management, and risk factors for postoperative complications after right lobe (RL) live donor hepatectomy in a high-volume center in North America. All donors undergoing an RL live donor hepatectomy between 2000 and 2017 at our institution were included. The primary outcome was the development of complications (both medical and surgical). Predictors of postoperative complications were determined by logistic regression. A total of 587 patients underwent RL live donor hepatectomy. Among those, 187 postoperative complications were diagnosed in 141 (24%) patients. One patient had >90-day morbidity, and there were no donor deaths. Overall complications were significantly higher in the first era, 2000 to 2008 (81 [57.4%]) versus the second era, 2009 to 2017 (60 [42.6%]) (p = 0.01). On multivariate analysis, the only predictor of postoperative complications was the center volume of RL live donor hepatectomy in the previous 12 months with an odds ratio of 0.97 (95% confidence interval: 0.95–0.99). In conclusion, increasing center volume is associated with lower rates of postoperative complications after RL living liver donation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».