A Systematic Review of Kidney Disease Pre- and Post-liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Export Introduction: The main aim was to do a systematic review on the published studies to determine kidney disease in pre- and post-liver transplant and its determinants of liver transplantation. Methods: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement (2020) guidelines were followed to conduct this study. All procedures followed the recommendations found in the Cochrane handbook. Full-text studies, acute kidney injury, and chronic kidney disease (CKD) pre- and post-liver transplantation were included in this study. We included papers from PsycINFO, Google Scholar, PubMed, Web of Science, Medline, Embase, Google, and the Cochrane Library in order to identify additional articles, even though the review ultimately covered all research. Results: A total of 884 references were removed because they were duplicates. The preliminary screening removed 201 of the 243 citations from consideration. There were 37 full-text articles considered for inclusion, but only 9 met the criteria; all the nine articles were very high quality. Totally 1846 patients were studied in this review from all the nine articles with an average age of 51.32 years. All articles were single-center prospective and retrospective observational studies. Conclusion: Kidney failure following liver transplantation is a prevalent and life-threatening complication. Complex events before and after LT cause the condition. The Model for End-Stage Liver Disease score-based organ allocation change is largely responsible for its rapid growth. The majority of studies indicated kidney function declined over time. This highlights the importance of monitoring liver transplant patients’ kidney function and CKD symptoms. Delaying or decreasing tacrolimus administration may help kidney functions.
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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 | 0,015 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».