Challenges With the Implementation of Machine Perfusion in Clinical Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic organ preservation is a relatively old technique which has regained significant interest in the last decade. Machine perfusion (MP) techniques are applied in various fields of solid organ transplantation today. The first clinical series of ex situ MP in liver transplantation was presented in 2010. Since then, the number of research and clinical applications has substantially increased. Despite the notable beneficial effect on organ quality and recipient outcome, MP is still not routinely used in liver transplantation. Based on the enormous need to better preserve organs and the subsequent demand to continuously innovate and develop perfusion equipment further, this technology is also beneficial to test and deliver future therapeutic strategies to livers before implantation. This article summarizes the various challenges observed during the current shift from static to dynamic liver preservation in the clinical setting. The different organ perfusion strategies are discussed first, together with ongoing clinical trials and future study design. The current status of research and the impact of costs and regulations is highlighted next. Factors contributing to costs and other required resources for a worldwide successful implementation and reimbursement are presented third. The impact of research on cost-utility and effectivity to guide the tailored decision-making regarding the optimal perfusion strategy is discussed next. Finally, this article provides potential solutions to the challenging field of innovation in healthcare considering the various social and economic factors and the role of clinical, regulatory, and financial stakeholders worldwide.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».