Risk Factors for Bacterial Infection After Liver Transplant: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».