Assessing Donor Liver Quality and Restoring Graft Function in the Era of Extended Criteria Donors
Notice bibliographique
Résumé
Liver transplantation (LT) is the final treatment option for patients with end-stage liver disease. The increasing donor shortage results in the wide usage of grafts from extended criteria donors across the world. Using such grafts is associated with the elevated incidences of post-transplant complications including initial nonfunction and ischemic biliary tract diseases, which significantly reduce recipient survival. Although several clinical factors have been demonstrated to impact donor liver quality, accurate, comprehensive, and effective assessment systems to guide decision-making for organ usage, restoration or discard are lacking. In addition, the development of biochemical technologies and bioinformatic analysis in recent years helps us better understand graft injury during the perioperative period and find potential ways to restore graft function. Moreover, such advances reveal the molecular profiles of grafts or perfusate that are susceptible to poor graft function and provide insight into finding novel biomarkers for graft quality assessment. Focusing on donors and grafts, we updated potential biomarkers in donor blood, liver tissue, or perfusates that predict graft quality following LT, and summarized strategies for restoring graft function in the era of extended criteria donors. In this review, we also discuss the advantages and drawbacks of these potential biomarkers and offer suggestions for future research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».