Racial and Ethnic Disparities in Liver Transplantation for Alcohol-associated Liver Diseases in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging data suggest disparities exist in liver transplantation (LT) for alcohol-associated liver disease (ALD). As the incidence of ALD increases, we aimed to characterize recent trends in ALD LT frequency and outcomes, including racial and ethnic disparities. METHODS: Using United Network for Organ Sharing/Organ Procurement and Transplantation Network data (2015 through 2021), we evaluated LT frequency, waitlist mortality, and graft survival among US adults with ALD (alcohol-associated hepatitis [AH] and alcohol-associated cirrhosis [AAC]) stratified by race and ethnicity. We used adjusted competing-risk regression analysis to evaluate waitlist outcomes, Kaplan-Meier analysis to illustrate graft survival, and Cox proportional hazards modeling to identify factors associated with graft survival. RESULTS: There were 1211 AH and 26 526 AAC new LT waitlist additions, with 970 AH and 15 522 AAC LTs performed. Compared with non-Hispanic White patients (NHWs) with AAC, higher hazards of waitlist death were observed for Hispanic (subdistribution hazard ratio [SHR] = 1.23, 95% confidence interval [CI]: 1.16-1.32), Asian (SHR = 1.22, 95% CI:1. 01-1.47), and American Indian/Alaskan Native (SHR = 1.42, 95% CI: 1.15-1.76) candidates. Similarly, significantly higher graft failures were observed in non-Hispanic Black (HR = 1.32, 95% CI: 1.09-1.61) and American Indian/Alaskan Native (HR = 1.65, 95% CI: 1.15-2.38) patients with AAC than NHWs. We did not observe differences in waitlist or post-LT outcomes by race or ethnicity in AH, although analyses were limited by small subgroups. CONCLUSIONS: Significant racial and ethnic disparities exist for ALD LT frequency and outcomes in the United States. Compared with NHWs, racial and ethnic minorities with AAC experience increased risk of waitlist mortality and graft failure. Efforts are needed to identify determinants for LT disparities in ALD that can inform intervention strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».