Management of hepatic artery thrombosis and stenosis after pediatric liver transplantation: Variability and agreement in management practices
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines for managing hepatic artery thrombosis (HAT) and stenosis (HAS) after pediatric liver transplantation (pLT) are lacking, with heterogeneous local practices. This study aims to evaluate management practices for HAT and HAS after pLT. An online and paper-based survey was sent to 36 international pLT centers. The survey included 36 questions covering center experience, screening protocols, diagnostic criteria, preventive management, post-procedural care, and follow-up. Treatment strategies were explored through hypothetical case scenarios categorized by early (≤14 d after pLT) and late onset complications (>14 d after pLT). Responses from 36 centers showed that 60% applied interrupted sutures and 76% used a surgical loupe during transplantation. In addition, 89% followed a specific anticoagulation protocol after uncomplicated pLT. All centers initiated Doppler ultrasound (DUS) within 24 hours after pLT, with 60% conducting it daily during the first week. Immediate re-transplantation was preferred for early HAT with pediatric acute liver failure (PALF) (61% vs. 11% for non-PALF, p <0.001), and surgical revascularization was more frequently chosen for non-PALF cases (51% vs. 24% for PALF, p <0.001). Endovascular therapy was selected in 35% of cases for both late HAT and HAS, with conservative management chosen in 51% for late HAT and 61% for late HAS (all p <0.001, compared to early cases). Internationally, there is agreement on the importance of early DUS screening in current management practices. Immediate re-transplantation was preferred for early HAT with PALF, while surgical revascularization was favored for non-PALF cases. Conservative management and endovascular therapy emerged as potential strategies for late-onset cases. This worldwide survey on real-world practice provides a basis for developing and implementing guidelines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».