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Enregistrement W4212836452 · doi:10.1016/j.curtheres.2022.100663

The Hepatorenal Syndrome Patient Pathway: Retrospective Analysis of Electronic Health Records

2022· article· en· W4212836452 sur OpenAlexfundno aff
Khurram Jamil, Xingyue Huang, David K. Hayashida, Kunal Lodaya

Notice bibliographique

RevueCurrent Therapeutic Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMallinckrodt Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineHepatorenal syndromeInternal medicineOdds ratioRetrospective cohort studyChronic liver diseaseLiver diseaseMedical recordCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatorenal syndrome (HRS) is among the leading causes of hospitalization and mortality in patients with chronic liver disease. To assess the HRS patient journey from preadmission to postdischarge to understand patient characteristics, disease progression, treatment patterns, and outcomes. We conducted a retrospective study using real-world data from a nationwide electronic health record database (Cerner Health Facts, Kansas City, Missouri). We used ICD-9/10 diagnosis codes to identify patients hospitalized with HRS between January 1, 2009, and January 31, 2018. We assessed patient characteristics and history, clinical presentation, treatment, and outcomes. Regression analysis was conducted to assess the association between patient characteristics and survival while adjusting for demographic and clinical covariates. The study included 3563 patients (62% men). Precipitants of HRS included gastrointestinal bleeding (18%), diuretics and infections (30%), and paracentesis (26%). Although 21% of patients had liver injury exclusively associated with alcohol use, 20% had hepatitis C, 8% had nonalcoholic steatohepatitis, and the etiology of the remainder (51%) was either some combination of conditions or unknown. A total of 42% of patients received vasopressors, including octreotide and midodrine (10%), other combinations of vasopressors (11%), or another single vasopressor (21%). In-hospital mortality was 34%, and 14% of patients were discharged to hospice. Regression analysis showed patients with acute-on-chronic liver failure had higher mortality in acute-on-chronic liver failure grades 1 (odds ratio = 1.59), 2 (odds ratio = 2.49), and 3 (odds ratio = 4.53) versus no acute-on-chronic liver failure. Among survivor patients, 38% were readmitted within 90 days of discharge; 23% of readmissions were HRS-related. The HRS patient journey presented in this study highlights inconsistencies in, and provides insight into, associated hospital-based treatment strategies. A mortality rate of 34% along with a readmission rate of 23% associated with HRS-related complications warrant more disease awareness and effective treatment. Further research is needed to examine the interactions between the etiology of cirrhosis, precipitants, treatment, and outcomes. (Curr Ther Res Clin Exp. 2022; 82:XXX–XXX)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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