P66 Risk factors for post-transplant diabetes mellitus in liver transplant recipients: A Systematic review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Post-transplant diabetes mellitus (PTDM) is one of the most common metabolic complications following liver transplant (LT) that reduces graft and recipient overall survival. An accurate and detailed understanding of PTDM related risk factors after LT is critical for improving patient outcomes and preventing PTDM incidences. Therefore, we aimed to conduct a meta-analysis to identify risk factors for the development of PTDM following a liver transplant. Methods Two reviewers independently searched three electronic databases Cochrane Central, Scopus, and PubMed until May 2022 for case-control studies that investigated risk factors of PTDM diagnosed in adult liver transplant recipients. The methodological quality of the included studies was assessed with Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tool. Meta-analysis was performed using random-effects models to calculate odds ratios (OR) for dichotomous outcomes and weighted mean differences (WMD) for continuous data. A p-value <0.05 was considered to be statistically significant. Statistical analyses were conducted using Stata version 17.0. Results 31 studies with 20,536 participants including 5131 with PTDM after liver transplantation, were included in the meta-analysis. Our pooled analysis shows that development of PTDM after LT is significantly associated with recipient age (WMD: 3.63, 95% CI [2.20, 5.07]; p < 0.001), recipient body mass index (WMD: 1.37, 95% CI [0.91, 1.83]; p < 0.001), male gender (OR: 1.55, 95% CI [1.35, 1.79]; p < 0.001), family history of diabetes mellitus (OR: 2.04, 95% CI [1.46, 2.63]; p =0.02), impaired fasting glucose (OR: 1.66, 95% CI [1.24, 2.08]; p =0.02), hepatitis C infection (OR: 2.05, 95% CI [1.80, 2.30]; p <0.001), alcoholic liver disease (OR: 1.31, 95% CI [1.05, 1.57]; p =0.04), cytomegalovirus infection (OR: 2.80, 95% CI [ 2.29, 3.31]; p <0.001), history of hypertension (OR: 2.11, 95% CI [1.41, 2.80]; p =0.04) and acute rejection (OR: 1.44, 95% CI [1.23, 1.64]; p <0.001). However, hepatitis B infection and immunosuppressants such as tacrolimus, cyclosporine, sirolimus, and steroids were not associated with PTDM (p>0.05). Conclusions This study has identified multiple risk factors such as older age, male gender, high BMI, pre-transplant impaired fasting glucose, family history of diabetes, history of hypertension, alcoholic liver disease, cytomegalovirus and hepatitis C infection to be independently associated with an increased risk of PTDM after liver transplant. Some of the identified factors are potentially modifiable. Therefore, large epidemiological studies are still needed for further investigation.
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 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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,042 |
| 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) | 0,004 | 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 ».