Predictors of 1-year mortality in adult lung transplant recipients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Upon surviving the first year post-lung transplantation, recipients can expect a median survival of 8 years. Within the first year, graft failure and multi-organ failure (possibly secondary to graft failure) are common causes of mortality. To better understand the prognosis within the first year, we plan on conducting a systematic review and meta-analysis of observational studies addressing the association between the patient, donor, and transplant operative factors and graft loss 1-year post-lung transplant. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Central Register, and PubMed supplemental for non-MEDLINE records for observational studies identifying independent risk factors for early mortality (1 year) in adult lung transplant recipients. We plan on including cohort studies and secondary analyses of randomized controlled trials studying adult lung transplant recipients undergoing their first lung transplant, without any simultaneous organ transplant. We will conduct a random-effects meta-analysis that pools the effect estimates from all eligible studies to obtain a summary estimate and confidence interval for all independent non-therapeutic factors identified in the primary studies. DISCUSSION: The results from this study may inform future guidelines on the selection of candidates and donors for transplantation and predictive model development and inform the decision-making process that the physician and patient undertake together. Furthermore, through the conduction of this review, we can identify the limitations with the current best evidence, which will encourage the need for studies with a better methodology to reassess the predictors of mortality.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,056 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».