Risk factors for the mortality of hepatitis B virus-associated acute-on-chronic liver failure: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B virus-associated acute-on-chronic liver failure (HBV-ACLF) has been confirmed as a prevalent form of end-stage liver disease in people subjected to chronic HBV infection. However, there has been rare in-depth research on the risk factors for the mortality of HBV-ACLF. This study aimed at determining the risk factors for the mortality of HBV-ACLF. METHODS: The relevant research was selected from four electronic databases that have been published as of August 2023. The existing research was reviewed in accordance with the inclusion and exclusion criteria. The level of quality of previous research was evaluated using the Newcastle-Ottawa scale. Moreover, a pooled estimate of the odds ratios (ORs) with their associated 95% confidence intervals (CIs) was provided through a meta-analysis. The data were combined, and the risk variables that at least two studies had considered were analyzed. The publication bias was examined through Egger's test and Begg's test. RESULTS: Twenty two studies that conformed to the inclusion criteria were selected from 560 trials. Eight risk variables in terms of HBV-ACLF mortality were determined, which covered INR (OR = 1.923, 95% CI = 1.664-2.221, P < 0.001), Monocytes (OR = 1.201, 95% CI = 1.113-1.296, P < 0.001), Cirrhosis (OR = 1.432, 95% CI = 1.210-1.696, P < 0.001), HE (OR = 2.553, 95% CI = 1.968-3.312, P < 0.001), HE grade (OR = 2.059, 95% CI = 1.561-2.717, P < 0.001), SBP (OR = 1.383, 95% CI = 1.080-1.769, P = 0.010), Hyponatremia (OR = 1.941, 95% CI = 1.614-2.334, P < 0.001), as well as HRS (OR = 2.610, 95% CI = 1.669-4.080, P < 0.001). CONCLUSION: The most significant risk factors for HBV-ACLF mortality comprise HRS, HE, and HE grade, followed by INR and hyponatremia. The Monocytes, cirrhosis, and SBP have been confirmed as the additional key risk factors for HBV-ACLF mortality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».