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Enregistrement W4316015345 · doi:10.3138/canlivj-2022-0031

Impact of decompensated cirrhosis in children: A population-based study

2023· article· en· W4316015345 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mohit Kehar, Rebecca Griffiths, Jennifer A. Flemming

Notice bibliographique

RevueCanadian Liver Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésDecompensationMedicineCirrhosisLiver transplantationLiver diseasePopulationPediatricsTransplantationAscitesIncidence (geometry)Internal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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