Living Donor Liver Transplantation for Alcohol-related Liver Disease: An Intention-to-treat Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol-associated liver disease (ALD) is the leading indication for liver transplantation (LT) in the Western world. Although 6 mo of abstinence is no longer a criterion for patients with ALD, the outcomes of living donor LT (LDLT) versus deceased donor LT (DDLT) are not well established. METHODSS: We performed an intention-to-treat analysis to evaluate the impact of listing and pursuing primary LDLT (pLDLT) compared with primary DDLT (pDDLT). The primary endpoint was overall survival from date of listing, evaluated using Cox regression (hazard ratios). RESULTS: Two hundred thirty-three patients with ALD were listed for LT, of which 27 (12%) were pLDLT. The overall median model for end-stage liver disease (MELD) score at listing was 20 and Na-MELD 24, a median abstinence of 4.5 mo, and 128 (55%) underwent transplantation. There was no statistically significant adjusted difference at 3-y overall survival between pLDLT versus pDDLT (adjusted hazard ratio [HR] 0.72; P = 0.550) and in the as-treated analysis (HR 1.22; P = 0.741). No patients were delisted in the pLDLT group, whereas 86 (42%) patients were delisted in the pDDLT group; primarily because of death (46 [50%]) and medical improvement (24 [28%]). Alcohol use since the time of listing was documented in 29 (13%) patients; immortal time bias adjusted analysis found no significant difference between pLDLT and pDDLT (adjusted HR 1.07; P = 0.900) and the as-treated analysis (HR 2.95; P = 0.130). CONCLUSIONS: Patients with ALD benefit from intention pLDLT with lower rates of waitlist dropout and delisting, attributable to mortality or medical deterioration, and should be encouraged to pursue this option.
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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 | 0,017 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».