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Enregistrement W4392152146 · doi:10.1016/j.aohep.2023.101206

P-19 CHARACTERIZATION, PROGNOSTIC FACTORS, AND SURVIVAL IN MODERATE ALCOHOL-ASSOCIATED HEPATITIS: A MULTICENTER STUDY

2024· article· en· W4392152146 sur OpenAlexaff
Francisco Idalsoaga, Luis Antonio Díaz, Óscar Corsi, Gustavo Ayares, Jorge Arnold, Winston Dunn, Yanming Li, Ashwani K. Singal, Doug Simonetto, María Ayala-Valverde, Carolina A. Ramirez, Dalia Morales‐Arráez, Wei Zhang, Steve Qian, Joseph Ahn, Seth Buryska, Heer Mehta, Muhammad Waleed, Horia Ştefănescu, Adelina Horhat, Andreea Bumbu, Bashar M. Attar, Rohit Agrawal, Joaquín Cabezas, Berta Cuyàs, María Poca, German Soriano Pastor, Shiv Kumar Sarin, Rakhi Maiwall, Prasun K. Jalal, María Fátima Higuera-De La Tijera, Anand Kulkarni, Nagaraja Rao, Patricia Guerra Salazar, Ľubomír Skladaný, Natália Bystrianska, Verónica Prado, Ana Clemente, Diego Rincón, Tehseen Haider, Kristina R. Chacko, Gustavo Romero, Florencia Pollarsky, Juan Carlos Restrepo, Luis Toro, Pamela Yaquich, Manuel Mendizábal, María Laura Garrido, Sebastián Marciano, Melisa Dirchwolf, Vı́ctor Vargas, César Jiménez, Guadalupe García–Tsao, Guillermo Ortiz, Juan G. Abraldeṣ, Patrick S. Kamath, Vijay Shah, Ramón Bataller, Juan Pablo Arab

Notice bibliographique

RevueAnnals of Hepatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMulticenter studyInternal medicineAlcoholOncologyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol-associated hepatitis (AH) corresponds to a severe entity with high short-term mortality; however, few studies have been published in patients with moderate AH. This study aimed to characterize patients with moderate AH in a global study, identifying prognostic factors and survival at 30, 90, and 180 days. Multi-center retrospective cohort study, which included patients with moderate AH (2009-2019). Moderate AH was defined as MELD 20 at presentation. We used competing-risk models with liver transplantation as a competing risk to assess variables associated with mortality. We included 564 patients (24 centers, 12 countries). Median age was 48±11.6 years, 29.2% female, and 46.2.5% Caucasian. 51.7% had cirrhosis, and 1.4% underwent liver transplantation. The MELD score on admission was 17 [6-20]. In the entire cohort, 37.7% used corticosteroids. Survival rates at 30, 90, and 180 days were 93.7% (0.911–0.955), 89.1% (0.860–0.916), and 87% (0.836–0.898), respectively. The most frequent causes of death were multiple organ failure (30.4%) and infections (11.5%). In the univariate analysis, variables associated with mortality were age (sHR 1.035, 95%CI:1.020–1.049; p <0.001), Maddrey's discriminant function (sHR 1.013, 95%CI:1.007–1.020; p<0.001), albumin at admission (sHR 0.837, 95%CI:0.682–1.026; p 0.087), INR (sHR 1.534; 95%CI: 1.070–2.198, p=0.020), renal replacement therapy (RRT) (sHR 7.066; 95%CI:4.381–11.392; p<0.001) and infections during hospitalization (sHR 2.079; 95%CI:1.308–3.306; p=0.002)(Table). However, in the multivariate-adjusted model, only age (sHR 1.042; 95%CI:1.019–1.0656, p<0.001), RRT (sHR 7.796; 95%CI:3.993–15.218, p<0.001) and infections during hospitalization (sHR 1.666; 95%CI:0.999–2.779; p=0.050) were associated with mortality. Of note, corticosteroids did not demonstrate benefit. Patients with moderate AH have a significant mortality at short-term. Infections are associated with higher mortality and are the most important cause of death in these patients. Better models are necessary to predict mortality in moderate AH adequately.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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