A289 MAJOR ADVERSE CARDIAC EVENTS (MACE) IN PATIENTS WITH A HISTORY OF LIVER TRANSPLANTATION: A NATIONWIDE ANALYSIS USING THE NATIONAL INPATIENT SAMPLE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Liver transplantation is the preferred treatment for end-stage liver disease. However, in around one-third of transplant recipients cardiovascular disease remains to be a significant contributor to morbidity and mortality. Aims Using data from the national inpatient sample (NIS), this study aimed to assess the prevalence and patient characteristics of MACE in those who underwent liver transplantation. Methods The study used a cross-sectional design to analyze NIS data, comparing MACE prevalence in hospitalized liver transplant patients. MACE included heart-related events. Patients with MACE and liver transplant history were identified using 2013 NIS data and ICD-9-CM codes. Baseline characteristics were compared, and association strength was assessed via logistic regression. Results Out of 33,725 post-liver transplant patients, 26.1% (8,805) had prior MACE. Those with MACE had higher rates of comorbidities: type 2 diabetes (odds ratio (OR) 1.90, 95% CI 1.69-2.13, p ampersand:003C 0.001), hypertension (OR=2.07, 95% CI 1.83-2.34, pampersand:003C 0.001), dyslipidemia (OR=2.27, 95% CI 1.97-2.60, pampersand:003C 0.001), and morbid obesity (OR=1.69, 95% CI 1.39-2.04, pampersand:003C 0.001). Smoking wasn't significantly linked (p = 0.738). Hospitalization with MACE increased in-hospital mortality (3.25%, p ampersand:003C 0.001). Conclusions These findings highlight the importance of proactive cardiovascular risk factor management to minimize the morbidity and mortality of MACE in this patient population. 1: Baseline characteristics of patients admitted to hospital with or without MACE after liver transplantation. Funding Agencies None
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».