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Enregistrement W4382181411 · doi:10.1111/liv.15659

Management of the acute on chronic liver failure in the intensive care unit

2023· review· en· W4382181411 sur OpenAlexaff
Constantine Karvellas, Thierry Gustot, Javier Fernández

Notice bibliographique

RevueLiver International · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineCirrhosisIntensive care unitLiver transplantationOrgan transplantationTransplantationPopulationMultidisciplinary approachInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute on chronic liver failure (ACLF) reflects the development of organ failure(s) in a patient with cirrhosis and is associated with high short-term mortality. Given that ACLF has many different 'phenotypes', medical management needs to take into account the relationship between precipitating insult, organ systems involved and underlying physiology of chronic liver disease/cirrhosis. The goals of intensive care management of patients suffering ACLF are to rapidly recognize and treat inciting events (e.g. infection, severe alcoholic hepatitis and bleeding) and to aggressively support failing organ systems to ensure that patients may successfully undergo liver transplantation or recovery. Management of these patients is complex since they are prone to develop new organ failures and infectious or bleeding complications. ICU therapy parallels that applied in the general ICU population in some complications but differs in others. Given that liver transplantation in ACLF is an emerging and evolving field, multidisciplinary teams with expertise in critical care and transplant medicine best accomplish management of the critically ill ACLF patient. The focus of this review is to identify the common complications of ACLF and to describe the proper management in critically ill patients awaiting liver transplantation in our centres, including organ support, prognostic assessment and how to assess when recovery is unlikely.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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