Systematic review and meta‐analysis of post‐transplant diabetes mellitus in liver transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Post-transplant diabetes mellitus (PTDM) compromises long-term survival in liver transplant (LT) recipients. The aim of this study was to determine incidence of PTDM after LT and risk factors associated with it. A literature search was conducted, and prospective studies that reported on the incidence of PTDM in LT adult patients on tacrolimus, sirolimus, or cyclosporine were included. We performed random effects meta-analyses for the incidence of PTDM stratified by immunosuppressant and time period. Of 9817 articles identified, 26 studies were included in the qualitative analysis and 21 studies were eligible for the quantitative analysis representing 79 559 LT recipients in 32 separate treatment arms. The proportion of patients who developed PTDM by two-three years was 0.15 (95% CI: 0.10-0.24) for cyclosporine, 0.23 (95% CI: 0.14-0.36) for tacrolimus, and 0.27 (95% CI: 0.23-0.30) for sirolimus. CONCLUSION: Our results showed that sirolimus-based immunosuppression was associated with a higher incidence of PTDM than tacrolimus or cyclosporine at two-three years. However, there were only two studies that compared all three drugs which is a limitation of the study and requires more studies with patients on sirolimus. Recipient factors increasing the risk of PTDM are older age, male sex, and high BMI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».