Advances and innovations in living donor liver transplant techniques, matching and surgical training: Meeting report from the living donor liver transplant consensus conference
Notice bibliographique
Résumé
The practice of LDLT currently delivers limited impact in western transplant centers. The American Society of Transplantation organized a virtual consensus conference in October 2021 to identify barriers and gaps to LDLT growth, and to provide evidence-based recommendations to foster safe expansion of LDLT in the United States. This article reports the findings and recommendations regarding innovations and advances in approaches to donor-recipient matching challenges, the technical aspects of the donor and recipient operations, and surgical training. Among these themes, the barriers deemed most influential/detrimental to LDLT expansion in the United States included: (1) prohibitive issues related to donor age, graft size, insufficient donor remnant, and ABO incompatibility; (2) lack of acknowledgment and awareness of the excellent outcomes and benefits of LDLT; (3) ambiguous messaging regarding LDLT to patients and hospital leadership; and (4) a limited number of proficient LDLT surgeons across the United States. Donor-recipient mismatching may be circumvented by way of liver paired exchange. The creation of a national registry to generate granular data on donor-recipient matching will guide the practice of liver paired exchange. The surgical challenges to LDLT are addressed herein and focuses on the development of robust training pathways resulting in proficiency in donor and recipient surgery. Utilizing strong mentorship/collaboration programs with novel training practices under the auspices of established training and certification bodies will add to the breadth and depth of training.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».