Superior Long‐Term Outcomes of Adult Living Donor Liver Transplantation: A Cumulative Single‐Center Cohort Study With 20 Years of Follow‐Up
Notice bibliographique
Résumé
Living donor liver transplantation (LDLT) is an attractive alternative to deceased donor liver transplantation (DDLT). Although both modalities have similar short-term outcomes, long-term outcomes are not well studied. We compared the 20-year outcomes of 668 adults who received LDLT with1596 DDLTs at the largest liver transplantation (LT) program in Canada. Recipients of LDLT were significantly younger and more often male than DDLT recipients (P < 0.001). Autoimmune diseases were more frequent in LDLT, whereas viral hepatitis and alcohol-related liver disease were more frequent in DDLT. LDLT recipients had lower Model for End-Stage Liver Disease scores (P = 0.008), spent less time on the waiting list (P < 0.001), and were less often inpatients at the time of LT (P < 0.001). In a nonadjusted analysis, 1-year, 10-year, and 20-year patient survival rates were significantly higher in LDLT (93%, 74%, and 56%, respectively) versus DDLT (91%, 67%, and 46%, respectively; log-rank P = 0.02) as were graft survival rates LDLT (91%, 67%, and 50%, respectively) versus (90%, 65%, and 44.3%, respectively, for DDLT; log-rank P = 0.31). After multivariable adjustment, LDLT and DDLT were associated with a similar hazard of patient and graft survival. Our data of 20 years of follow-up of LDLT from a single, large Western center demonstrates excellent long-term outcomes for recipients of LDLT.
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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 ».