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Enregistrement W4407255309 · doi:10.6002/ect.2024.0238

Risk Factors for Bacterial Infection After Liver Transplant: A Systematic Review and Meta-Analysis.

2025· review· en· W4407255309 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Yu, Yaxuan Xu, Jichang Jiang, Jinlong Huo, Tingting Luo, Lijin Zhao

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Transplantation · 2025
Typereview
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Bacterial infection is an important cause of early death after liver transplant. This meta-analysis aimed to determine the risk factors for bacterial infection after liver transplant. MATERIALS AND METHODS: We searched for relevant studies published in PubMed,Web of Science, Embase, The Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, Wan Fang Database, Chinese Science and Technology Journal Database, and China Biomedical Literature Database up to May 2024. After literature screening, we used the Newcastle-Ottawa Scale to evaluate the quality of included studies. The fixed-effect or random-effect model was used to calculate the combined odds ratio and corresponding 95% CI. We used the I 2 test to evaluate whether there was heterogeneity among studies. RESULTS: The 23 included articles reported on 6426 adult liver transplant patients and 1427 cases of bacterial infection. Preoperative hepatic encephalopathy (odds ratio = 2.55; 95% CI, 1.48-4.41), Model for End-Stage Liver Disease score (odds ratio=2.09; 95% CI, 1.10-3.97), Child-Pugh C score (odds ratio = 4.87; 95% CI, 3.22-7.37), hypoproteinemia (odds ratio = 2.88; 95% CI, 1.84-4.50), use of antibiotics (odds ratio = 3.62; 95% CI, 1.83-7.17), intraoperative blood transfusion (odds ratio = 2.14; 95% CI, 1.04-4.38), intraoperative bleeding (odds ratio = 2.74; 95% CI, 1.53-4.90), ventilator time (odds ratio = 3.24; 95% CI, 1.88-5.57), stay in intensive care unit (odds ratio = 5.17; 95% CI, 3.35-7.99), and hospitalization time (odds ratio = 1.03; 95% CI, 3.06-7.61) were influencing factors but not age. CONCLUSIONS: Further strict and well-designed studies with sufficient sample size are needed to identify risk factors to address the limitations of our study. Strengthening the assessment and screening of risk factors and effective intervention as soon as possible are conducive to improving the clinical outcomes of liver transplant recipients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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