Patients with severe acute‐on‐chronic liver failure are disadvantaged by model for end‐stage liver disease‐based organ allocation policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mortality for patients with acute-on-chronic liver failure (ACLF) may be underestimated by the model for end-stage liver disease-sodium (MELD-Na) score. AIM: To assess waitlist outcomes across varying grades of ACLF among a cohort of patients listed with a MELD-Na score ≥35, and therefore having similar priority for liver transplantation. METHODS: We analysed the United Network for Organ Sharing (UNOS) database, years 2010-2017. Waitlist outcomes were evaluated using Fine and Gray's competing risks regression. RESULTS: We identified 6342 candidates at listing with a MELD-Na score ≥35, of whom 3122 had ACLF-3. Extra-hepatic organ failures were present primarily in patients with four to six organ failures. Competing risks regression revealed that candidates listed with ACLF-3 had a significantly higher risk for 90-day waitlist mortality (Sub-hazard ratio (SHR) = 1.41; 95% confidence interval [CI] 1.12-1.78) relative to patients with lower ACLF grades. Subgroup analysis of ACLF-3 revealed that both the presence of three organ failures (SHR = 1.40, 95% CI 1.20-1.63) or four to six organ failures at listing (SHR = 3.01; 95% CI 2.54-3.58) was associated with increased waitlist mortality. Candidates with four to six organ failures also had the lowest likelihood of receiving liver transplantation (SHR = 0.61, 95% CI 0.54-0.68). The Share 35 rule was associated with reduced 90-day waitlist mortality among the full cohort of patients listed with ACLF-3 and MELD-Na score ≥35 (SHR = 0.59; 95% CI 0.49-0.70). However, Share 35 rule implementation was not associated with reduced waitlist mortality among patients with four to six organ failures (SHR = 0.76; 95% CI 0.58-1.02). CONCLUSIONS: The MELD-Na score disadvantages patients with ACLF-3, both with and without extra-hepatic organ failures. Incorporation of organ failures into allocation policy warrants further exploration.
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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 ».