Targets to improve quality of care for patients with hepatic encephalopathy: data from a multi‐centre cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatic encephalopathy (HE) can adversely affect outcomes in both in-patients and out-patients with cirrhosis. AIM: To define targets for improving quality of care in HE management in the multi-centre North American Consortium for End-Stage Liver Disease (NACSELD) cohort. METHOD: NACSELD in-patient cohort was analysed for (a) medication-associated precipitants, (b) aspiration pneumonia development, (c) HE medication changes, and (d) 90-day HE recurrence/readmissions. Comparisons were made between patients on no-therapy, lactulose only, rifaximin only or both. Ninety-day HE-readmission analysis was adjusted for MELD score. RESULTS: Two thousand eight hundred and ten patients (1102 no-therapy, 659 lactulose, 154 rifaximin, 859 both) were included. HE on admission, and HE rates during hospitalisation were highest in those on lactulose only or dual therapy compared to no-therapy or rifaximin only (P < 0.001). Medications were the most prevalent precipitants (32%; 21% lactulose over/underuse, 5% benzodiazepines, 4% opioids, 1% rifaximin underuse, 1% hypnotics). Patients with medication-associated precipitants had a better prognosis compared to other precipitants. A total of 23% (n = 217) reached grade 3/4 HE, of which 16% developed HE-related aspiration pneumonia. Two thousand four hundred and twenty patients were discharged alive without liver transplant (790 no-therapy, 639 lactulose, 136 rifaximin, 855 both); 12.5% (n = 99) of no-therapy patients did not receive a discharge HE therapy renewal. Ninety-day HE-related readmissions were seen in 16% of patients (9% no-therapy, 9% rifaximin only, lactulose only 18%, dual 21%, <0.001), which persisted despite MELD adjustment (P = 0.009). CONCLUSION: Several targets to improve HE management were identified in a large cohort of hospitalised cirrhotic patients. Interventions to decrease medication-precipitated HE, prevention of aspiration pneumonia, and optimisation of HE medications are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».