Older living liver donors can enlarge the donor pool: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Living donor liver transplantation (LDLT) is the best option for end-stage liver disease patients. Older potential donors are increasingly requesting donation. This study aims to systematically assess the differences in donor perioperative and postoperative complications, mortality, and quality of life (QoL) between younger and older living liver donors. MATERIALS AND METHODS: Embase, Medline, and Cochrane were searched for studies published between 2002 and 2 June 2023. Donor complications, major complications, biliary complications, mortality, and QoL were systematically reviewed, including meta-analyses. Donors aged >50 years were considered older. The methodological quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment Scale. RESULTS: The search yielded 8320 studies, of which 17 were included. The risk ratio (RR) for complications in younger donors was 1.08 [0.90-1.31] ( P =0.41). RRs for major complications in younger donors were 0.98 [0.64, 1.48] and 0.89 [0.50, 1.57] using Clavien-Dindo ≥III and ≥IIIb as major complication. RR for biliary complications in younger donors was 1.59 [1.05-2.42] ( P =0.03). Mortality rate in younger donors was 47/13 238 (0.4%) and in older donors 13/989 (1.3%). Physical component summary (PCS) in younger donors was 51.87 and in older donors 51.29. Mental component summary (MCS) in younger donors was 52.93 and in older donors 55.40. CONCLUSION: Older donors do not have a higher complication or mortality rate than younger donors after LDLT. They may have a lower rate of biliary complications. Additionally, older donors have a similar QoL after LDLT. With careful selection, older donors can be included in screening programs for living liver donation to expand the donor pool.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».