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Enregistrement W4407624513 · doi:10.1097/hep.0000000000001268

Liver transplantation for cholestatic liver diseases: Timing and disease recurrence

2025· article· en· W4407624513 sur OpenAlexaff
Guilherme Grossi Lopes Cançado, Maya Deeb, Aliya Gulamhusein

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary sclerosing cholangitisLiver transplantationUrsodeoxycholic acidLiver diseaseInternal medicineMalignancyDiseaseIntensive care medicineTransplantationGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though rare, primary biliary cholangitis (PBC) and primary sclerosing cholangitis (PSC) account for 8%-14% of liver transplants (LTs) in North America and Europe and the journey of these patients across the peri-transplant period is unique. Equitable access to LT is an important challenge, as the MELD score and its derivatives inadequately reflect the morbidity and mortality related to these diseases failing to capture disease-specific complications, such as recurrent cholangitis, malignancy risk, severe portal hypertension, and sarcopenia. The waitlist experience is high-risk, prolonged, and a distinct form of "MELD purgatory." Once barriers to access are overcome, posttransplant outcomes are generally excellent; however, disease recurrence affects 15%-35% at 5-10 years after LT with increasing rates over time. Diagnosing recurrence is challenged by a broad differential for posttransplant biliary injury, and the risk factors for its development remain controversial. While post-LT use of ursodeoxycholic acid in PBC is clearly beneficial, no effective medical therapy currently exists for recurrent PSC. A heightened focus on control of inflammatory bowel disease activity is critical as a potentially important modifiable risk factor for rPSC, including escalation of medical therapy as needed and timely colectomy when indicated. This review outlines the journey for patients with PBC and PSC, from transplant listing to posttransplant management, emphasizing the need for unique and tailored approaches to optimize outcomes and long-term survival.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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