Impact of <scp>Karnofsky</scp> performance status on outcomes of patients with severe alcohol‐associated hepatitis: a propensity‐matched analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Severity scores, including the model for end-stage liver disease (MELD) and discriminant function score, guide the treatment of patients with severe alcohol-associated hepatitis (AH). We aimed to investigate the impact of functional status on outcomes of patients with AH. METHODS: Medically managed patients (n = 133) with AH from 1 January 2019 to 31 December 2022 were included in this prospective study. The objectives were to compare the long-term survival, recompensation rates, corticosteroid response, incidence of infections, hepatic encephalopathy (HE) and acute kidney injury (AKI) among propensity score-matched patients with good Karnofsky performance status (KPS) (score ≥50) and poor KPS (score <50) using Kaplan-Meier analysis. RESULTS: Twenty-five patients with good KPS were matched with 25 patients with poor KPS and followed up for a median duration of 10 (0.5-33) months. Survival was 76% (19/25; 95% confidence interval (CI), 54.9-90.6) in patients with good KPS compared to 42.3% (11/25; 95% CI, 23.4-63.1) patients with poor KPS (P = 0.001) at 10 months. The recompensation rate was higher in the good KPS group than in the poor KPS group (68% vs 44%; P = 0.04). A higher proportion of patients in the good KPS group (78.9%) than in the poor KPS group (42.8%; P = 0.03) responded to corticosteroids. Survival was lower among non-responders in the poor KPS group (0% vs 75%; P = 0.01). The proportion of patients who developed infection (36% vs 28%; P = 0.051), HE (36% vs 12%; P = 0.01) and AKI (60% vs 16%; P < 0.001) was higher in patients with poor KPS than in good KPS. CONCLUSIONS: KPS is an important determinant of outcomes in patients with AH, including survival, recompensation, response to corticosteroids and complications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».