Novel Benchmark Values for Redo Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To define benchmark cutoffs for redo liver transplantation (redo-LT). BACKGROUND: In the era of organ shortage, redo-LT is frequently discussed in terms of expected poor outcome and wasteful resources. However, there is a lack of benchmark data to reliably evaluate outcomes after redo-LT. METHODS: We collected data on redo-LT between January 2010 and December 2018 from 22 high-volume transplant centers. Benchmark cases were defined as recipients with model of end stage liver disease (MELD) score ≤25, absence of portal vein thrombosis, no mechanical ventilation at the time of surgery, receiving a graft from a donor after brain death. Also, high-urgent priority and early redo-LT including those for primary nonfunction (PNF) or hepatic artery thrombosis were excluded. Benchmark cutoffs were derived from the 75th percentile of the medians of all benchmark centers. RESULTS: Of 1110 redo-LT, 373 (34%) cases qualified as benchmark cases. Among these cases, the rate of postoperative complications until discharge was 76%, and increased up to 87% at 1-year, respectively. One-year overall survival rate was excellent with 90%. Benchmark cutoffs included Comprehensive Complication Index CCI ® at 1-year of ≤72, and in-hospital and 1-year mortality rates of ≤13% and ≤15%, respectively. In contrast, patients who received a redo-LT for PNF showed worse outcomes with some values dramatically outside the redo-LT benchmarks. CONCLUSION: This study shows that redo-LT achieves good outcome when looking at benchmark scenarios. However, this figure changes in high-risk redo-LT, as for example in PNF. This analysis objectifies for the first-time results and efforts for redo-LT and can serve as a basis for discussion about the use of scarce resources.
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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 | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».