Liver Discard Rate Attributable to Conservative Estimations of Steatosis: An Inference-based Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On-site conservative estimations of steatosis could result in the unnecessary discard of donor livers. This study applied the body mass index as an independent statistical indicator to determine the extent of this problem. We aimed to quantitatively evaluate if decisions based nonbiopsy donor liver assessments are more conservative (inclined to reject marginal fatty livers) than biopsy-based evaluations. METHODS: The study processed intradatabase comparisons using 177 081 datasets from Organ Procurement and Transplantation Network spanning 2004 to 2022 September in the United States. Postmatching body mass index was applied as an independent indicator of statistical risk of hepatic steatosis (HS). RESULTS: A total of 7420, 4990, 5994, and 7523 pair of donors with/without biopsy records were matched in 2004-2010, 2011-2014, 2015-2018, and 2019-2022 September, respectively. Consistent with our hypothesis, absent biopsies and evaluations before and during organ procurement were observed to be more conservative, leading to the discard of 16.4% (2004-2010), 16.9% (2011-2014), 10.6% (2015-2018), and 10.3% (2019-2022 September) of potential donor livers. CONCLUSIONS: The study concludes that there was a significant (10.3%-16.9%) disparity caused by on-site nonbiopsy assessments of HS, leading to the unnecessary discard of potential donor livers. The findings emphasize the need to develop more accurate intraoperative techniques for assessing HS to optimize donor liver procurement.
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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 | 0,062 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».