Changing trends in the etiology of liver transplantation in Turkiye: A multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: This study aimed to identify the indications for liver transplantation (LT) based on underlying etiology and to characterize the patients who underwent LT. Materials and Methods: We conducted a multicenter cross-sectional observational study across 11 tertiary centers in Turkiye from 2010 to 2020. The study included 5,080 adult patients. Results: The mean age of patients was 50.3±15.2 years, with a predominance of female patients (70%). Chronic viral hepatitis (46%) was the leading etiological factor, with Hepatitis B virus infection at 35%, followed by cryptogenic cirrhosis (24%), Hepatitis C virus infection (8%), and alcohol-related liver disease (ALD) (6%). Post-2015, there was a significant increase in both the number of liver transplants and the proportion of living donor liver transplants (p<0.001). A comparative analysis of patient characteristics before and after 2015 showed a significant decline in viral hepatitis-related LT (p<0.001), whereas fatty liver disease-related LT significantly increased (p<0.001). Conclusion: Chronic viral hepatitis continues to be the primary indication for LT in Turkiye. However, the proportions of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and ALD-related LT have seen an upward trend over the years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».