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Enregistrement W4225097807 · doi:10.1111/ctr.14690

Perioperative management of living donor liver transplantation: Part 2 – Donors

2022· review· en· W4225097807 sur OpenAlexaff
Tetsuro Sakai, Justin Sangwook Ko, Cara Crouch, Sathish S. Kumar, Gyu‐Seong Choi, Florian Hackl, Dai Hoon Han, Michael D. Kaufman, Seong Hoon Kim, Carla Luzzi, Stuart A. McCluskey, Won Jung Shin, Joel Sirianni, Ki Won Song, Cinnamon Sullivan, Adrian Hendrickse

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Pittsburgh
Mots-clésMedicinePerioperativeDonationLiver transplantationEconomic shortageTransplantationSurgeryHepatectomyLiver diseaseOrgan donationGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living donor liver transplantation was first developed to mitigate the limited access to deceased donor organs in Asia in the 1990s. This alternative liver transplantation method has become a widely practiced and established transplantation option for adult patients suffering with end-stage liver disease, and it has successfully helped address the shortage of deceased donors. The Society for the Advancement of Transplant Anesthesia and the Korean Society of Transplantation Anesthesiologists jointly reviewed published studies on the perioperative management of adult live liver donors undergoing donor hemi-hepatectomy. The goal of the review is to offer transplant anesthesiologists and critical care physicians a comprehensive overview of the perioperative management of adult live donors. We featured the current status, donor selection process, outcomes and complications, surgical procedure, anesthetic management, Enhanced Recovery After Surgery protocols, avoidance of blood transfusion, and considerations for emergency donation. Recent surgical advances, including laparoscopic donor hemi-hepatectomy and robotic laparoscopic donor surgery, are also addressed.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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