National time trends in mortality and graft survival following liver transplantation from circulatory death or brainstem death donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite high waiting list mortality rates, concern still exists on the appropriateness of using livers donated after circulatory death (DCD). We compared mortality and graft loss in recipients of livers donated after circulatory or brainstem death (DBD) across two successive time periods. METHODS: Observational multinational data from the United Kingdom and Ireland were partitioned into two time periods (2008-2011 and 2012-2016). Cox regression methods were used to estimate hazard ratios (HRs) comparing the impact of periods on post-transplant mortality and graft failure. RESULTS: A total of 1176 DCD recipients and 3749 DBD recipients were included. Three-year patient mortality rates decreased markedly from 19.6 per cent in time period 1 to 10.4 per cent in time period 2 (adjusted HR 0.43, 95 per cent c.i. 0.30 to 0.62; P < 0.001) for DCD recipients but only decreased from 12.8 to 11.3 per cent (adjusted HR 0.96, 95 per cent c.i. 0.78 to 1.19; P = 0.732) in DBD recipients (P for interaction = 0.001). No time period-specific improvements in 3-year graft failure were observed for DCD (adjusted HR 0.80, 95% c.i. 0.61 to 1.05; P = 0.116) or DBD recipients (adjusted HR 0.95, 95% c.i. 0.79 to 1.14; P = 0.607). A slight increase in retransplantation rates occurred between time period 1 and 2 in those who received a DCD liver (from 7.3 to 11.8 per cent; P = 0.042), but there was no change in those receiving a DBD liver (from 4.9 to 4.5 per cent; P = 0.365). In time period 2, no difference in mortality rates between those receiving a DCD liver and those receiving a DBD liver was observed (adjusted HR 0.78, 95% c.i. 0.56 to 1.09; P = 0.142). CONCLUSION: Mortality rates more than halved in recipients of a DCD liver over a decade and eventually compared similarly to mortality rates in recipients of a DBD liver. Regions with high waiting list mortality may mitigate this by use of DCD livers.
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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) | 0,000 | 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 ».