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Enregistrement W4220719794 · doi:10.31083/j.rcm2303091

Cardiovascular events after liver transplantation: MACE hurts

2022· review· en· W4220719794 sur OpenAlexaff
Mario Altieri, Hongqun Liu, Samuel S. Lee

Notice bibliographique

RevueReviews in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceLiver transplantationCardiologyInternal medicineTransplantationPreloadLiver diseaseAfterloadCardiac function curveFatty liverDiseaseHeart failureHemodynamicsMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The curative therapy for patients with end-stage liver disease is liver transplantation. However, liver transplantation challenges the cardiovascular system, and is associated with major adverse cardiovascular events (MACE). Immediately after implantation of the liver graft, changes in cardiac preload and afterload increase the cardiac workload. Longer-term postoperatively, a more sedentary lifestyle and enhanced appetite increase obesity and body mass index. Immunosuppressants may also affect the cardiovascular system. All these factors that liver recipients encounter impact the function of the cardiovascular system. Cardiac events are the third-leading cause of death in liver recipients. This review describes the pertinent factors that predispose to development of MACE after liver transplantation, and how to predict these cardiovascular events in the post-transplant period. We review the roles of metabolic syndrome, renal dysfunction, non-alcoholic fatty liver disease, diagnostic tests such as imaging and biomarkers, and parameters such as systolic and diastolic dysfunction, and QT interval prolongation in cardiovascular events. We summarize the current literature on scoring systems to predict cardiovascular events.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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