Cardiovascular disease assessment and management in liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence and mortality related to end-stage liver disease (ESLD) continue to rise globally. Liver transplant (LT) recipients continue to be older and have inherently more comorbidities. Among these, cardiac disease is one of the three main causes of morbidity and mortality after LT. Several reasons exist including the high prevalence of associated risk factors, which can also be attributed to the rise in the proportion of patients undergoing LT for metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH). Additionally, as people age, the prevalence of now treatable cardiac conditions, including coronary artery disease (CAD), cardiomyopathies, significant valvular heart disease, pulmonary hypertension, and arrhythmias rises, making the need to treat these conditions critical to optimize outcomes. There is an emerging body of literature regarding CAD screening in patients with ESLD, however, there is a paucity of strong evidence to support the guidance regarding the management of cardiac conditions in the pre-LT and perioperative settings. This has resulted in significant variations in assessment strategies and clinical management of cardiac disease in LT candidates between transplant centres, which impacts LT candidacy based on a transplant centre's risk tolerance and comfort level for caring for patients with concomitant cardiac disease. Performing a comprehensive assessment and understanding the potential approaches to the management of ESLD patients with cardiac conditions may increase the acceptance of patients, who appear too complex, but rather require extra evaluation and may be reasonable candidates for LT. The unique physiology of ESLD can profoundly influence preoperative assessment, perioperative management, and outcomes associated with underlying cardiac pathology, and requires a thoughtful multidisciplinary approach. The strategies proposed in this manuscript attempt to review the latest expert experience and opinions and provide guidance to practicing clinicians who assess and treat patients being considered for LT. These topics also highlight the gaps that exist in the comprehensive care of LT patients and the need for future investigations in this field.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».