Anesthesia and Critical Care for the Prediction and Prevention for Small-for-size Syndrome: Guidelines from the ILTS-iLDLT-LTSI Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the perioperative period of living donor liver transplantation, anesthesiologists and intensivists may encounter patients in receipt of small grafts that puts them at risk of developing small for size syndrome (SFSS). METHODS: A scientific committee (106 members from 21 countries) performed an extensive literature review on aspects of SFSS with proposed recommendations. Recommendations underwent a blinded review by an independent expert panel and discussion/voting on the recommendations occurred at a consensus conference organized by the International Liver Transplantation Society, International Living Donor Liver Transplantation Group, and Liver Transplantation Society of India. RESULTS: It was determined that centers with experience in living donor liver transplantation should utilize potential small for size grafts. Higher risk recipients with sarcopenia, cardiopulmonary, and renal dysfunction should receive small for size grafts with caution. In the intraoperative phase, a restrictive fluid strategy should be considered along with routine use of cardiac output monitoring, as well as use of pharmacologic portal flow modulation when appropriate. Postoperatively, these patients can be considered for enhanced recovery and should receive proactive monitoring for SFSS, nutrition optimization, infection prevention, and consideration for early renal replacement therapy for avoidance of graft congestion. CONCLUSIONS: Our recommendations provide a framework for the optimal anesthetic and critical care management in the perioperative period for patients with grafts that put them at risk of developing SFSS. There is a significant limitation in the level of evidence for most recommendations. This statement aims to provide guidance for future research in the perioperative management of SFSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».