Comparing outcomes of deceased-donor and living-donor liver transplants in patients with PVT
Notice bibliographique
Résumé
Portal vein thrombosis (PVT) complicates liver transplantation (LT) by hindering portal flow restoration. Some centers still consider PVT a contraindication for living-donor LT (LDLT) due to technical challenges compared to deceased-donor LT (DDLT). We retrospectively analyzed adults undergoing LT with main PVT between 2006 and 2023, excluding tumor thrombi and re-LT. Using 1:1 propensity score matching, we balanced age, MELD score, Yerdel classification, cavernous transformation, and physiological reconstruction methods. The primary endpoint was the 90-day complication rate; secondary endpoints included patient and graft survival. Of 122 patients, 96 were matched (48 LDLT, 48 DDLT). The median age was 57 years (IQR: 50-63), with a median MELD of 18 (IQR: 12-25). Common underlying liver diseases were hepatitis C (26%) and alcoholic liver disease (20%). In all, 85% had PVT Yerdel grade I/II, 11% grade III, and 3% grade IV, with cavernous transformation present in 17%. Physiological end-to-end portal vein reconstruction was performed in 90% of cases, while 10% received reconstruction with jump grafts. No significant differences were observed between LDLT and DDLT in warm ischemia time (57 vs. 58 min, p =0.3), 90-day major (37.5% vs. 39.6%, p =0.99) or minor complications (47.9% vs. 52.1%, p =0.84), portal vein re-thrombosis (12.5% vs. 10.6%, p =0.99), posttransplant dialysis (4% vs. 8%, p =0.65), or ascites (25% vs. 30%, p =0.77). At 1/3/5 years, patient and graft survival rates were similar between LDLT and DDLT recipients (log-rank p =0.8 and p =0.9, respectively). Cox regression showed posttransplant anticoagulation (with low-molecular-weight heparin, factor Xa inhibitors, and vitamin K antagonist) as protective for graft survival (HR 0.3, p =0.005). LDLT can achieve outcomes comparable to DDLT in patients with PVT. PVT should not be considered a contraindication for LDLT in selected patients at experienced centers.
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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 ».