The Liver Frailty Index: a model for establishing organ-specific frailty metrics across all solid organ transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: In this review, we discuss the development of the Liver Frailty Index (LFI) and how it may serve as a model for developing other organ-specific frailty indices. RECENT FINDINGS: As the demand for solid organ transplants continues to increase, the transplantation community is enhancing its strategies for organ allocation to gain deeper insights into patient risk profiles and anticipated outcomes. Frailty has emerged as a critical concept in transplant care, offering valuable insights into adverse health outcomes. Standardizing frailty assessment across transplant programs could enhance prognostic accuracy and inform pretransplant interventions.The LFI comprises of three performance-based tests that each represents essential components of the multidimensional frailty construct. This composite metric provides insights beyond liver function and considers nonhepatic comorbid factors. Identifying common frailty principles among all transplant candidates and adopting the LFI methodology, which assesses fundamental frailty principles using liver-specific tools, could establish a foundational pool of shared core frailty principles. From this pool, organ-specific frailty indices could be derived, each equipped with the clinically relevant organ-specific tools to evaluate common core principles. SUMMARY: Creating a standardized framework across all solid-organ transplants, with common principles and organ-specific measurements, would facilitate consistent frailty assessment, standardize the integration of the frailty construct into transplant decision-making, and enable center-level interventions to improve outcomes for patients with end-stage organ disease.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».