P67 Assessment of prognostic scores in patients undergoing transjugular intrahepatic portosystemic shunts for ascites
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims Transjugular intrahepatic portosystemic shunts (TIPSS) are increasingly used for the management of portal hypertensive complications. Outcomes for patients undergoing TIPSS for the management of ascites over a 12-year period were reviewed to assess for predictors of mortality. Method Data was collected for patients undergoing TIPSS procedures at a tertiary transplant centre between April 2010 and September 2022. Statistical analyses used included t-tests and Mann-Whitney tests for comparison of continuous variables between groups and the Cox proportional hazards model to identify predictive factors for mortality. Patients were censored at the point of death, last known follow up or the date of transplantation. Results There were 279 TIPSS procedures and 62.7% of the patients were male with a mean age of 56.6 years. Alcohol was the most common aetiology (63.4%), followed by metabolic dysfunction- associated steatotic liver disease (14.3%) and hepatitis C infection (8.6%). The median baseline MELD was 11 (IQR 9–14). Following TIPSS, a total of 14% of patients were transplanted, 5 within 90 days and 24 within one year. Of the remaining patients, survival at 90 days and 12-months was 91.5% (237/259) and 74.5% (175/235) respectively. Of the documented causes of death, 68.1% were due to liver related causes and 13.9% due to sepsis. Baseline variables predictive at univariate analysis for 90-day survival included hypertension, diabetes, previous cardiac and smoking histories but only hypertension (aHR 3.780, 95% C.I. 1.628–8.776) remained significant at multivariable analysis. Multivariable analysis showed all prognostic scores assessed (MELD aHR 1.097, 95% C.I 1.037–1.159, MELDNa 1.059, 95% C.I. 1.011–1.109, GEMA aHR 1.074, 95% C.I. 1.010–1.143 and GEMANa aHR 1.060, 95% C.I 1.002–1.121) to be predictive for survival at 12-months alongside diabetes (aHR 1.740, 95% C.I 1.034–2.925), ‘non-alcohol or metabolic’ aetiologies (aHR 2.281, 95% C.I 1.146–4.538) and previous cardiac disease (aHR 2.497, 95% C.I 1.164–5.357). For overall mortality, although all prognostic scores were significant at univariate analysis only MELD (aHR 1.073, 95% C.I, 1.025–1.122), MELDNa (aHR 1.043, 95% C.I. 1.007–1.079) and GEMA (aHR 1.050, 95% C.I. 1.004–1.099) remained independently predictive at multivariable analysis. Clinical factors included age (aHR 1.022, 95% C.I.1.004–1.041), diabetes (aHR 1.448, 95% C.I.1.005–2.086) and platelet count (aHR 0.998, 95% C.I 0.995–1.000). Conclusion In this cohort of patients undergoing TIPSS for ascites, prognostic scores were not predictive of survival at three months, potentially relating to the small number of events, however were predictive of 12 month and overall mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».