Single-Center North American Experience of Liver Transplantation in Autoimmune Hepatitis: Infrequent Indication but Good Outcomes for Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims A 40% risk of disease recurrence post-liver transplantation (LT) for autoimmune hepatitis (AIH) has been previously reported. Risk factors for recurrence and its impact on long-term patient outcome are poorly defined. We aimed to assess prevalence, time to disease recurrence, as well as patient and graft survival in patients with recurrent AIH (rAIH) versus those without recurrence. Methods Single-center retrospective study of adult recipients who underwent LT for AIH between January 2007 and December 2017. Patients with AIH overlap syndromes were excluded. Results A total of 1436 LTs were performed during the study period, of whom 46 (3%) for AIH. Eight patients had AIH overlap syndromes and were excluded. Patients were followed up for 4.4 ± 3.4 years and mean age at LT was 46.8 years. Average transplant MELD (Model for End-Stage Liver Disease) score was 24.9. About 21% of patients (8 of 38) were transplanted for acute onset of AIH; 66% of patients (n = 25) received a deceased donor liver graft, and 34% a living donor organ. rAIH occurred in 7.8% (n = 3/38) of recipients. Time to recurrence was 1.6, 12.2 and 60.7 months. Patient and graft survival in patients without recurrence was 88.6% and 82.8% in 5 years, whereas in those with rAIH, it was 66.7%, respectively. Conclusion Although AIH recurs post-LT, our data indicate a lower recurrence rate when compared to the literature and excellent patient and graft survival.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».