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Enregistrement W2924839113 · doi:10.1186/s12876-019-0954-8

The Association of obesity with vascular complications after liver transplantation

2019· review· en· W2924839113 sur OpenAlexaboutno aff
Yi Shi, Bingsong Huang, Ronghai Deng, Yi Ma

Notice bibliographique

RevueBMC Gastroenterology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineHepatologyLiver transplantationInternal medicineTransplant surgeryObesityTransplantationAbdominal surgeryGastroenterologyGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of the growing number of obese patients undergoing liver transplantation (LT), it is important to investigate the impact of obesity on post-transplant outcomes. Vascular complications are rare, but serious causes of morbidity and mortality after LT. It is not known if pre-transplant obesity is associated with an increased incidence of post-LT vascular complications. Medline, Embase, and Cochrane Library databases were searched in September 2017. The primary outcome was the impact of obesity on the vascular complication rate in adult LT recipients. Survival and biliary complications rates were also analyzed. Risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated to compare pooled data between groups with a body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m 2 and < 30 kg/m 2 . Six retrospective cohort studies with a total of 987 patients with a BMI ≥ 30 kg/m 2 (high BMI group) and 2911 patients with a BMI < 3 0 kg/m 2 (control group) were included in the analysis. All studies had Newcastle-Ottawa Scale scores ≥4. The vascular complication rates were similar between the high BMI group and control group (RR = 1.13, 95% CI: 0.87–1.47, P = 0.27), as were the patient survival, graft survival, and biliary complication rates. In subgroup analysis, there was no difference in the vascular complication rates between BMI ≥ 35 vs. BMI < 25 kg/m 2 ; BMI 30–35 vs. BMI 18–25 kg/m 2 ; BMI ≥ 30 vs. BMI 18–25 kg/m 2 ; and BMI ≥ 35 vs. BMI < 35 kg/m 2 . No difference was found in subgroup analysis when BMI was adjusted for ascites. However, recipients whose primary disease was alcoholic liver disease, those with a BMI ≥ 30 kg/m 2 had higher incidence of vascular complications than those with a BMI < 30 kg/m 2 (RR = 1.55, 95% CI: 1.07–2.25, P = 0.02) . BMI does not affect incidence of vascular complications after LT. High pre-transplant BMI is not a risk factor for patient survival and biliary complications after LT.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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