Changing liver utilization and discard rates in clinical transplantation in the ex-vivo machine preservation era
Notice bibliographique
Résumé
Liver transplantation is a well-established treatment for many with end-stage liver disease. Unfortunately, the increasing organ demand has surpassed the donor supply, and approximately 30% of patients die while waiting for a suitable liver. Clinicians are often forced to consider livers of inferior quality to increase organ donation rates, but ultimately, many of those organs end up being discarded. Extensive testing in experimental animals and humans has shown that ex-vivo machine preservation allows for a more objective characterization of the graft outside the body, with particular benefit for suboptimal organs. This review focuses on the history of the implementation of ex-vivo liver machine preservation and how its enactment may modify our current concept of organ acceptability. We provide a brief overview of the major drivers of organ discard (age, ischemia time, steatosis, etc.) and how this technology may ultimately revert such a trend. We also discuss future directions for this technology, including the identification of new markers of injury and repair and the opportunity for other ex-vivo regenerative therapies. Finally, we discuss the value of this technology, considering current and future donor characteristics in the North American population that may result in a significant organ discard.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».