Systematic review with meta‐analysis: risk factors for recurrent primary sclerosing cholangitis after liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After liver transplantation primary sclerosing cholangitis (PSC), the condition returns in the transplanted liver in a subset of patients (recurrent primary sclerosing cholangitis, rPSC). AIM: To define risk factors for rPSC. METHODS: We searched Pubmed, Embase, Web of Science, and Cochrane library for articles published until March 2018. Studies addressing risk factors for developing rPSC were eligible for inclusion. A random effects meta-analysis was conducted using hazard ratios (HR) as effect measure. Study quality was evaluated with the Newcastle Ottawa scale. Statistical analysis was performed using Cochrane Review Manager. RESULTS: The electronic database search yielded 449 results. Twenty-one retrospective cohort studies met the inclusion criteria for the review; 14 were included in the meta-analysis. The final cohort included 2159 patients (age range 31-49 years, 68.8% male), of whom 17.7% developed rPSC. Colectomy before liver transplantation, HR 0.65 (95% CI: 0.42-0.99), cholangiocarcinoma before liver transplantation, HR 2.42 (95% CI: 1.20-4.86), inflammatory bowel disease, HR 1.73 (95% CI: 1.17-2.54), donor age, HR 1.24 (95% CI 1.0-1.45) per ten years, MELD score, HR 1.05 (95% CI: 1.02-1.08) per point and acute cellular rejection, HR of 1.94 (95% CI: 1.32-2.83) were associated with the risk of rPSC. CONCLUSIONS: Multiple risk factors for rPSC were identified. Colectomy before liver transplantation reduced the risk of rPSC.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».