A226 SEX-BASED DISPARITY COMPLICATIONS FOLLOWING LIVER TRANSPLANTATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sex-based disparity exists in liver transplantation (LT) with women being disadvantaged at every stage of the process starting from assessment to post transplantation (Bryce et al., 2009). The reasons for this are multifactorial and include biological disparities, psychosocial, and allocation inequalities (Burra et al., 2013). Aims The purpose of this study was to identify differences in immediate or long-term complications post-LT by sex. Methods We analyzed 702 patients who underwent LT at the University of Alberta from 2002 to 2015. Patients aged < 18 years or requiring a repeat or multivisceral transplant were excluded. Renal dysfunction was defined according to the KDIGO criteria. Cardiovascular disease (CVD) was defined as hospitalization for or death from coronary artery disease, cardiac arrest or cerebrovascular disease. Results Male patients comprised 69% of the population. Time on the waitlist was similar for men (9.3 ± 11.7 months) and women (9.9 ± 12.3 months; p=0.57). Both sexes were comparable in age (males: 53 ± 10 years; females: 52 ± 11 years; p=0.19), MELD (males: 18 ± 9; females: 19 ± 10; p=0.16) and BMI (males: 27.7 ± 5.7 kg/m2; females: 27.3 ± 6.6 kg/m2; p=0.58). Women had lower creatinine pre-LT (males: 1.1 ± 0.60 mg/dL; females 0.96 ± 0.51 mg/dL; p<0.01). There were no differences in donor age, sex or BMI. Women had significantly longer hospital length of stay (males: 18 days [IQR: 11, 32]; females: 25 days [IQR: 14, 43]; p <0.001). There was no difference in risk of acute kidney injury (OR 1.4 [95% CI: 0.98, 2.1]; p=0.06), infection (OR 1.1 [95% CI: 0.8, 1.5]; p=0.52) or rejection episodes (OR 1.1 [95% CI: 0.8, 1.5]; p=0.74) following LT. Women had a higher risk of CKD post-LT (OR 2.3 [95% CI: 1.6, 3.2]; p<0.0001). There was no difference in de-novo diabetes (males: 22%; females: 16%; p=0.10), hypertension (males: 45%; females: 48%; p=0.41), dyslipidemia (males: 37%; females: 39%; p=0.67) and CVD (males: 20%; females: 19%; p=0.84) post-LT. Graft (males: 11.4 ± 0.4 years; females: 11.8 ± 0.5 years; p=0.32) and patient survival (males: 11.8 ± 0.4 years; females: 12.4 ± 0.5 years; p=0.18) were similar over a median follow up of 6.3 years [IQR: 3.5, 9.9]. Conclusions Women spend a longer time in hospital and are at an increased risk of CKD following LT. Despite these differences, overall graft and patient survival are comparable. Our data suggest the disparity between sexes likely exists pre-LT and females that undergo LT have similar outcomes to their male counterparts. Funding Agencies None
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».