Outcomes among patients with hepatorenal syndrome based on hospital teaching and transplant status: Analysis of 159 845 hospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aim Hepatorenal syndrome (HRS) is a life‐threatening complication of advanced liver disease. This study aimed to examine the impact of hospital teaching/transplant status and availability of liver transplantation on survival among hospitalized patients with HRS in the United States. Methods Patients with HRS were identified from the national inpatient sample 2016–2019. Information was collected regarding patient demographics, hospital characteristics, liver disease etiology, presence of liver disease decompensations, Elixhauser comorbidities, and interventions. Patients were classified as being treated at three hospital groups: non‐teaching hospitals (NTHs), teaching non‐transplant centers (TNTCs), and teaching transplant centers (TTCs). The relationship between hospital teaching/transplant status and in‐hospital mortality and transplant‐free mortality was examined using multivariable linear and logistic regression analysis. Results A total of 159,845 patients met the criteria for HRS. Of these, 24% were admitted to NTHs, 50.8% to TNTCs, and 25.2% to TTCs. Admission to a TTC was independently associated with a lower mortality risk compared to admission to non‐TTCs (aOR = 0.75, 95% CI: 0.68–0.83, P <0.001). Patients at TTCs had a lower transplant‐free mortality risk than those at NTHs (aOR = 0.75, 95% CI: 0.67–0.83, P < 0.001). There was no significant difference in all‐cause or transplant‐free mortality between TNTCs and NTHs. Conclusion Patients with HRS admitted to TTCs have higher disease severity, but significantly improved outcomes compared to those admitted to NTHs. These data suggest opportunities for increased disease awareness and education among NTHs and support early referral for liver transplant evaluation among hospitalized patients with HRS.
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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 | 0,000 |
| 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 ».