Postoperative Outcomes Following Liver Transplantation for Wilson's Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Liver transplant is indicated in patients with Wilson's disease for acute hepatic failure, advanced cirrhosis, and disease refractory to chelation therapy. This study aims to systematically review data about overall morbidity, hepatic, neuropsychiatric, and survival outcomes following liver transplantation for Wilson disease. Methods MEDLINE, Embase, and Central were searched from inception until July 2023. Peer‐reviewed articles and published abstracts evaluating patients diagnosed with Wilson's disease and undergoing any type of liver transplant as a result of the disease were eligible for inclusion. A restricted maximum likelihood random effects model was used to generate the pooled proportion of each outcome. The risk of bias for each included observational study was assessed using the Methodological Index for Non‐Randomized Studies tool. Results A total of 39 studies met all inclusion criteria. All studies were observational. Specific indications for liver transplant were most commonly acute liver failure (36.73%), chronic liver failure (45.02%), and acute‐on‐chronic liver failure (8.35%). The pooled proportions of mortality at 30 days, 1, and 5 years were 0.10 (95% CI 0.08, 0.13; I 2 = 16%), 0.11 (95% CI 0.09, 0.14; I 2 = 37%), and 0.15 (95% CI 0.11, 0.20; I 2 = 81%), respectively. The postoperative complication with the greatest prevalence was biopsy‐proven acute rejection with a pooled proportion of 0.20 (95% CI 0.12, 0.31; I 2 = 84%). The mean MINORS score for risk of bias for all studies was 8.19. Conclusion Overall, reporting quality and consistency of outcomes included in the studies was poor as assessed using the MINORS score. Pooled proportions for 30‐day, 1‐ and 5‐year mortality are similar, suggesting most postoperative deaths are acute in nature. Future research should incorporate objective measures and the reporting of standardized parameters to allow more robust comparisons between studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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 ».