Development and validation of a novel prognostic model to predict 1-year post-transplant mortality for acute-on-chronic hepatitis B liver failure: a nationwide, multicentre, cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver transplantation (LT) provides a potential cure for hepatitis B virus-related acute-on-chronic liver failure (HBV-ACLF). We aimed to develop and externally validate a prognostic model to predict 1-year post-LT mortality in patients with HBV-ACLF. Methods: < 0.05 were entered into the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) analysis for further feature selection. 10-fold cross validation was used to choose the optimal lambda (penalty for the number of features) of the Lasso model. Multivariable Cox regression was applied to construct the HALT model based on the risk factors selected by Lasso analysis. Primary outcome was survival rate at 1-year after LT. Secondary outcomes were short-term (28- and 90-day) and long-term survival after LT (3- and 5-year). Model performance was compared with eight other models (COSSH-ACLF II, COSSH-ACLF, CLIF-C ACLF, AARC, MELD, MELD-Na, SALT-M and TAM scores), using receiver operating characteristic curve and C-index values. A nomogram was developed to analyse the probability of the primary outcome in different graft-recipient combinations based on recipient factors (age, number of organ failures [OF], lactate) and graft factors (donation after circulatory death [DCD] and cold ischaemia time [CIT]). Findings: < 0.001). If the sickest patients (age >55 years, OFs ≥3 and lactate ≥2.5 mmol/L) received high-risk grafts (DCD and CIT >10 h), the estimated 1-year post-LT mortality was 85.6%. Interpretation: The HALT model showed superior predictive ability over eight current models and may help for LT candidate selection and optimal organ allocation. Though the findings need to be verified in prospective studies and among different patient populations. Funding: This work was supported by grants from the National Natural Science Foundation of China, Natural Science Foundation of Zhejiang Province, and the Research Project of Jinan Microecological Biomedicine Shandong Laboratory.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».