Impact of decompensated cirrhosis in children: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: We describe the proportion of children with compensated cirrhosis who develop decompensation in Ontario, Canada over the past two decades. Methods: This is a retrospective population-based cohort study using routinely collected health care data from Ontario, Canada held at ICES during 1997-2017. Diagnosis of cirrhosis was made using validated ICES definition, and decompensation events were defined according to validated coding. Rates of decompensation, type of decompensation, and incidence of liver transplantation after decompensation were analyzed. Databases were linked at the individual level and analyzed at ICES-Queen's. Results: = 0.03). Ascites (137/253, 54%) was the most frequent complication. 199/2755 (7%) of children with cirrhosis received liver transplantation, of which 64% (128/199) occurred after a decompensation event. Overall, a total of 132 (4.7%) deaths occurred during the study period, with 55 deaths following a decompensating event. Conclusion: We present the first study to describe rates of decompensation, type, and rate of liver transplantation after decompensation in pediatric cirrhosis at the population level. To improve the care of children with liver disease, early detection of liver disease, early initiation of specific treatments as well as identification of children who are at risk of becoming decompensated are crucial.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».