Predictors of patient survival following liver transplant in non-alcoholic steatohepatitis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Non-alcoholic steatohepatitis (NASH) is the second-leading indication for liver transplantation (LT) worldwide and is projected to become the leading indication. Our study aimed to determine clinical variables that predict post-LT survival in NASH. Methods A systematic review and meta-analysis was performed. On June 18, 2020 and April 28, 2022, Ovid MEDLINE ALL, Ovid Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched. No date limits were applied. Inclusion criteria specified the type of study and our study's population/comparison and outcome/timepoints. Pediatric, animal, retransplantation-only, and studies classifying cryptogenic cirrhosis patients with body mass index (BMI) <30 as NASH were excluded. Studies with duplicate cohorts and missing information were excluded from the meta-analysis. Studies were appraised using the Newcastle–Ottawa Scale. This study was preregistered in PROSPERO (CRD42020196915). Findings Out of 8583 studies identified, 25 studies were included in the systematic review, while 5 studies were included in the meta-analysis. Our quantitative review suggested that the following variables were predictive of post-LT NASH patient survival: recipient age, functional status, pre-LT hepatoma, model for end-stage liver disease (MELD) score, diabetes mellitus (DM), pre-LT dialysis, hepatic encephalopathy, portal vein thrombosis, hospitalization/ICU at LT, and year of LT. Predictors of graft survival included recipient age, BMI, pre-LT dialysis, and DM. Our pooled meta-analyses included five predictors of patient survival. Increased patient mortality was associated with older recipient age (HR=2·07, 95%CI: 1·71-2·50, I 2 =0, τ 2 =0, p =0·40) and pretransplant DM (HR=1·18, 95%CI: 1·08-1·28, I 2 =0, τ 2 =0, p =0·76). Interpretation Our systematic review and meta-analysis aimed to synthesise predictive variables of mortality in LT NASH patients. Clinically, this might help to identify modifiable risk factors that can be optimized in the post-transplant setting to improve patient outcomes and optimises decision making in the resource-limited LT setting. Funding Toronto General and Western Hospital Foundation.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».