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Enregistrement W2903420331 · doi:10.1055/s-0038-1675334

Emerging Role of Extracorporeal Support in Acute and Acute-on-Chronic Liver Failure: Recent Developments

2018· review· en· W2903420331 sur OpenAlexaff
Andrew MacDonald, Constantine Karvellas

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracorporealMedicineBioartificial liver deviceArtificial liverHepatic encephalopathyIntensive care medicineLife supportLiver transplantationDetoxification (alternative medicine)Liver regenerationTransplantationEncephalopathyIntensive care unitLiver failureSurgeryInternal medicineRegeneration (biology)HepatocytePathologyBiologyCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute liver failure (ALF) and acute-on-chronic liver failure (ACLF) are life-threatening illnesses requiring intensive care admission and potentially liver transplantation. Artificial extracorporeal liver support (ECLS) systems remove water-soluble and albumin-bound toxins to maintain normal serum chemistry, prevent further hepatic/organ system damage, and create an environment for potential hepatic regeneration/recovery (ALF) or bridge to liver transplantation (ALF and ACLF). Use of artificial ECLS has been studied in both ALF and ACLF. Artificial ECLS systems have been found to be safe and have demonstrated the following benefits: improvement of biochemistries, hemodynamic status, and hepatic encephalopathy. Despite this, only one prospective randomized controlled trial examining the use of high-volume plasma exchange has demonstrated improvement in transplant-free survival. Bioartificial (cell-based) ECLS systems build on the technology of artificial systems, incorporating living hepatocytes in a bioactive platform to further mimic endogenous hepatic detoxification and synthetic functions. Currently, no bioartificial system has been found to confer a mortality benefit; however, these platforms offer the greatest potential for future development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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