Geographical Distance From Transplant Center and Impact on Waitlist Outcomes and Healthcare Utilization Prelisting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Decompensated cirrhosis has a median survival of 2 years without liver transplantation (LT). This study investigates whether distance from LT center affects waitlist mortality and receipt of LT. METHODS: The study population was generated from the transplant database in London, Ontario, Canada. Adult patients on the waitlist for LT between January 1, 2012, and December 31, 2021, were included. Data were linked to the Institute for Clinical Evaluative Sciences to examine clinically relevant outcomes, using ≤150 km vs >150 km to stratify descriptive analysis. Multivariate time-to-event analyses were conducted to evaluate the hazards of increasing distance from LT center on waitlist mortality and receipt of LT. RESULTS: Of the 552 patients meeting study criteria, 394 (71.4%) received LT in an overall predominantly male cohort (n = 390, 70%), with a median age of 59 years (interquartile range [IQR] 52-64) and median distance from the LT center of 110 km (IQR 59-191). There were no significant differences between patients living ≤150 km (n = 362) vs >150 km (n = 190) from the LT center. In liver disease etiology-alcohol-related liver disease remained the most common (32.9% vs 33.2%; P = 0.95) across both categories, with no difference in median Model for End Stage Liver Disease-Sodium scores between those who did and did not receive transplant (17 [IQR 9-25] vs 18 [IQR 10-27]; P = 0.12). On multivariable analysis, distance to the LT center did not affect receipt of LT, waitlist mortality, or postlisting ED visits and hospitalizations. Model for End-Stage Liver Disease-Sodium at listing was a significant predictor of increased waitlist mortality (hazard ratio 1.12; confidence interval 1.09-1.16; P < 0.01), whereas hepatocellular carcinoma diagnosis was associated with reduced waitlist mortality (hazard ratio 0.13; confidence interval 0.04-0.45; P < 0.01). Patients further from the LT center had a higher median number of hospitalizations (2 vs 1; P = 0.02) and emergency department (ED) visits (3 vs 2; P < 0.01) in the year before LT listing, and significantly ED utilization within 90 days postlisting (0 [IQR 0-2] vs 0 [IQR 0-1]; P < 0.05), albeit this was not consistent on multivariable analysis. DISCUSSION: Geographical distance does not significantly affect LT waitlist mortality or receipt of LT. However, differences in healthcare utilization suggest disparities may still manifest with a negative impact on patients in the pre-LT setting.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».