AASLD AST Practice Guideline on adult liver transplantation: Diagnosis and management of graft-related complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Advances in immunosuppression and surgical techniques in liver transplantation (LT) have significantly improved patient outcomes, but donor utilization and access to LT remain a challenge. The past decade has seen significant strides in donor pool expansion with acceptable clinical outcomes, while improved patient selection and advances in the management of chronic liver disease and post-LT complications have promoted better allograft health. This document aims to provide an evidence-based guideline on the management of graft complications, immunosuppression, graft rejection and recurrent disease in adult LT recipients. METHODS: A multidisciplinary writing group of experts (transplant hepatologists, surgeons, pathologist, and psychiatrist) was tasked to formulate clinical questions (in PICO format) that arise during routine management of adult LT recipients. The writing group reviewed the literature, generated guideline recommendations and rated the level of evidence for each recommendation based on the Oxford Center for Evidence-Based Medicine. The group categorized the strength of recommendations based on the level of evidence, risk -benefit ratio, and patient preferences. CONCLUSION: While robust clinical trial data provide strong guidance on some aspects of graft management in LT such as machine perfusion and immunosuppression efficacy and safety, a significant component of graft management is derived from retrospective cohort data, extrapolation of data from other solid organ transplants, or expert opinion, including the treatment of antibody-mediated rejection. Finally, further investigation is needed to truly optimize the management of the liver allograft, including the prevention of recurrent alcohol-associated, metabolic dysfunction-associated steatotic and immune-mediated liver diseases.
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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 ».