Post-liver transplantation outcomes in acute-on-chronic liver failure: Impact of alcohol as a precipitant and etiology of chronic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Acute-on-chronic liver failure (ACLF) has been associated with excellent post-liver transplant (LT) outcomes at 1 year; however, the impact of alcohol as ACLF precipitant, specifically alcohol-associated hepatitis (AH), and as etiology of chronic liver disease remains uncertain. This study aimed to assess the effect of alcohol as ACLF precipitant and chronic liver disease etiology (alcohol-associated liver disease vs. non-alcohol-associated liver disease) on posttransplant outcomes. We performed a retrospective study using the Multi-Organ Dysfunction and Evaluation for LT Consortium database and included 640 patients with ACLF who underwent LT across 15 transplant centers in North America. The primary outcome was 1-year posttransplant survival. We used logistic regression and Cox proportional hazards to compare posttransplant survival, mortality risk, and health care utilization, adjusting for age, ACLF grade, comorbid diabetes mellitus, chronic kidney disease, and HCC. The median follow-up from LT was 2.8 years (P25-P75, 2.2-5.5 y) for patients with AH-ACLF (n=42) and 3.1 years (P25-P75, 1.6-4.9 y) for patients without AH (n=598). No significant difference was observed in 1-year survival after LT in patients with AH-ACLF versus those without AH ( p =0.36). Patients with AH had significantly higher health care utilization evidenced by greater length of stay (28.5 vs. 19.0 d, p =0.004; adjusted linear estimate 16.89, 95% CI: 7.66-26.11, p <0.001), higher rates of rehabilitation placement (71.4% vs. 41.8%, p =0.002; adjusted odds ratio: 4.13, 95% CI: 2.04-8.89, p <0.001), and non-ambulatory status (39.0% vs. 21.0%, p =0.005; adjusted odds ratio: 4.54, 95% CI: 1.90-10.79, p <0.001). Compared with other etiologies, alcohol-associated liver disease was not associated with differences in 1-year mortality, mortality risk over time, or health care utilization, after excluding patients with AH as ACLF precipitant. While there were no differences in 1-year survival, AH-ACLF was associated with higher health care resource utilization compared with other ACLF precipitants. LT centers should ensure adequate resources are allocated for the management of these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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)
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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 ».