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Enregistrement W4308709886 · doi:10.21203/rs.3.rs-2242414/v1

How does the 6-month abstinence period fare for patients seeking Liver transplantation? Lessons Learned from Game Theoretic Analysis

2022· preprint· en· W4308709886 sur OpenAlexaff
Sanketh Andhavarapu, Gustavo Saposnik, Piotr T. Swistak

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbstinenceLiver transplantationStochastic gameMedicineAlcoholic liver diseaseGame theoryTransplantationIntensive care medicinePsychologySurgeryPsychiatryInternal medicineEconomicsCirrhosisMathematical economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with alcoholic liver disease are often required to demonstrate a period of abstinence before being eligible for liver transplant. This is known as the 6-month rule. Early liver transplant has shown comparable outcomes in carefully selected patients, yet the 6-month rule is still used in transplant centers worldwide. We applied game theory to evaluate whether the 6-month rule is effective in distinguishing a relapsing patient from a non-relapsing patient during decisions for liver transplant for alcoholic liver diseases. Methods We used game theory to model the interactions between alcoholic liver disease patients and transplant physicians. We assumed that patients are either curable or refractory, but the physician does not know which. Patients can either abstain for 6 months or not, thereby signaling their type to the physician. We solved this model for the equilibria under different payoff assumptions. Results The equilibria for the models for both patient types resulted in the same equilibria, indicating that the 6-month rule is ineffective in separating the two types of patients. This finding held true for all probabilities of patient relapse and all payoff structures except the unlikely scenario where the cost of abstinence outweighs the benefits of transplant. Limitations Our model is based on assumptions, though these assumptions reflect real world preferences and scenarios. We also elected not to analyze other critical factors in the decision-making process for liver transplantation such as the patient’s clinical profile or the physician’s pre-existing biases. Conclusions Our game theoretic framework offers a mathematical explanation on why the 6-month abstinence criterion, although seemingly intuitive, is not an effective strategy for identifying LT candidates who would develop an alcohol relapse.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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