Delisting From Liver Transplant List for Improvement and Recompensation Among Decompensated Patients at One Year
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Data are limited regarding etiology-specific trends for delisting and recompensation for liver disease improvement among liver transplantation (LT)-listed candidates in the United States. METHODS AND RESULTS: A retrospective cohort (2002-2022) using United Network of Organ Sharing database examined etiology-specific trends for delisting and recompensation due to liver disease improvement among candidates listed for LT. Of 120,451 listings in adults, 34,444 (2002-2008), 38,296 (2009-2015), 47,711 (2016-2022) were analyzed. A total of 7,196 (6.2%) were delisted for liver disease improvement, with 5.6%, 7.2%, and 5.3% in 3 respective time periods, Armitage trend P < 0.001. Delisting for improvement of liver disease was 8.1%, 5.8%, 4.0%, 3.9%, and 3.1% among listings for alcohol-associated liver disease (ALD n = 41,647), hepatitis C virus infection (HCV n = 38,797), autoimmune (n = 12,131), metabolic-associated steatohepatitis (MASH n = 22,162), hepatitis B virus infection (HBV n = 3,027), and metabolic liver disease (MLD n = 2,687), respectively. One thousand one hundred twenty-two (15.6% or 0.9%) were delisted for improvement at 1 year with cumulative incidence competing for waitlist mortality and receipt of LT of 1.18, 1.17, 0.64, 0.59, 0.50, and 0.34 for ALD, HBV, HCV, MASH, MLD, and autoimmune, respectively. In a fine and gray model, compared with metabolic, subhazard ratio (95% confidence interval) on delisting at 1 year was 3.47 (31.6-3.81) and 3.44 (2.96-3.99), P < 0.001, for ALD and for HBV, respectively. Of 7,196 delisting for improvement, 567 of 5,750 (9.9%) decompensated at listing had recompensation, 19.5% for HBV, 16.6% for MLD and autoimmune, 9.9% ALD, 8.6% for HCV, and 6.9% for MASH. In a logistic regression model among delisted candidates for improved liver disease, HBV vs MASH etiology was associated with recompensation, 2.37 (1.40-4.03), P < 0.001. DISCUSSION: ALD and HBV are most frequent etiologies for delisting due to liver disease improvement. About 10% of delisted patients develop recompensation, with HBV etiology most likely to recompensate. Models and biomarkers are needed to identify these candidates for optimal use of deceased donor livers.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».