Cause-specific mortality among patients with cirrhosis in a population-based cohort study in Ontario (2000–2017)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although patients with cirrhosis are at increased risk of death, the exact causes of death have not been reported in the contemporary era. This study aimed to describe cause-specific mortality in patients with cirrhosis in the general population. METHODS: Retrospective cohort study using administrative health care data from Ontario, Canada. Adult patients with cirrhosis from 2000-2017 were identified. Cirrhosis etiologies were defined as HCV, HBV, alcohol-associated liver disease (ALD), NAFLD, or autoimmune liver disease/other with validated algorithms. Patients were followed until death, liver transplant, or end of study. Primary outcome was the cause of death as liver-related, cardiovascular disease, non-hepatic malignancy, and external causes (accident/self-harm/suicide/homicide). Nonparametric analyses were used to describe the cumulative incidence of cause-specific death by cirrhosis etiology, sex, and compensation status. RESULTS: Overall, 202,022 patients with cirrhosis were identified (60% male, median age 56 y (IQR 46-67), 52% NAFLD, 26% alcohol-associated liver disease, 11% HCV). After a median follow-up of 5 years (IQR 2-12), 81,428 patients died, and 3024 (2%) received liver transplant . Patients with compensated cirrhosis mostly died from non-hepatic malignancies and cardiovascular disease (30% and 27%, respectively, in NAFLD). The 10-year cumulative incidence of liver-related deaths was the highest among those with viral hepatitis (11%-18%) and alcohol-associated liver disease (25%), those with decompensation (37%) and/or HCC (50%-53%). Liver transplant occurred at low rates (< 5%), and in men more than women. CONCLUSIONS: Cardiovascular disease and cancer-related mortality exceed liver-related mortality in patients with compensated cirrhosis.
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 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 ».