Does machine perfusion improve immediate and short‐term outcomes by enhancing graft function and recipient recovery after liver transplantation? A systematic review of the literature, meta‐analysis and expert panel recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence supports the use of machine perfusion technologies (MP) for marginal liver grafts. Their effect on enhanced recovery, however, remains uncertain. OBJECTIVES: To identify areas in which MP might contribute to an ERAS program and to provide expert panel recommendations. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, Embase, Scopus, Google Scholar, and Cochrane Central. METHODS: Systematic review and meta-analysis following PRISMA guidelines and recommendations using the GRADE approach. CRD42021237713 RESULTS: Both hypothermic (HMP) and normothermic (NMP) machine perfusion demonstrated significant benefits in preventing postreperfusion syndrome (PRS) (HMP OR .33, .15-.75 CI; NMP OR .51, .29-.90 CI) and early allograft dysfunction (EAD) (HMP OR .51, .35-.75 CI; NMP OR .66, .45-.97 CI), while shortening LOS (HMP MD -3.9; NMP MD -12.41). Only NMP showed a significant decrease in the length of ICU stay (L-ICU) (MD -7.07, -8.76; -5.38 CI), while only HMP diminishes the likelihood of major complications. Normothermic regional perfusion (NRP) reduces EAD (OR .52, .38-.70 CI) and primary nonfunction (PNF) (OR .51, .27-.98 CI) without effect on L-ICU and LOS. CONCLUSIONS: The use of HMP decreases PRS and EAD, specifically for marginal grafts. This is supported by a shorter LOS and a lower rate of major postoperative complications (QOE; moderate | Recommendation; Strong). NMP reduces the incidence of PRS and EAD with associated shortening in L-ICU for both DBD and DCD grafts (QOE; moderate | Recommendation; High) This technology also shortens the length of hospital stay (QOE; low | Recommendation; Strong). NRP decreases the likelihood of EAD (QOE; moderate) and the risk of PNF (QOE; low) when compared to both DBD and SRR-DCD grafts preserved in SCS. (Recommendation; Strong).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».