Ex vivo machine perfusion: current applications and future directions in liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver transplantation is the only curative treatment option for end-stage liver disease; however, its use remains limited due to a shortage of suitable organs. In recent years, ex vivo liver machine perfusion has been introduced to liver transplantation, as a means to expand the donor organ pool. PURPOSE: To present a systematic review of prospective clinical studies on ex vivo liver machine perfusion, in order to assess current applications and highlight future directions. METHODS: A systematic literature search of both PubMed and ISI web of science databases as well as the ClinicalTrials.gov registry was performed. RESULTS: Twenty-one articles on prospective clinical trials on ex vivo liver machine perfusion were identified. Out of these, eight reported on hypothermic, eleven on normothermic, and two on sequential perfusion. These trials have demonstrated the safety and feasibility of ex vivo liver machine perfusion in both standard and expanded criteria donors. Currently, there are twelve studies enrolled in the clinicaltrials.gov registry, and these focus on use of ex vivo perfusion in extended criteria donors and declined organs. CONCLUSION: Ex vivo liver machine perfusion seems to be a suitable strategy to expand the donor pool for liver transplantation and holds promise as a platform for reconditioning diseased organs.
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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) | 0,001 | 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 ».