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Enregistrement W4413970247

Use of Terlipressin in Liver Transplant Candidates.

2025· article· en· W4413970247 sur OpenAlexaff
Nicodemus Ong, F. Susan Wong

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerlipressinLiver transplantationMedicineIntensive care medicineInternal medicineTransplantationCirrhosisHepatorenal syndrome
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of terlipressin in the treatment of hepatorenal syndrome type 1 (HRS-1) in patients with advanced cirrhosis wait-listed for liver transplant (LT) has been controversial. Successful treatment lowers patients' Model for End-Stage Liver Disease (MELD) score and hence their LT priority. Terlipressin's potential ischemic side effects and risks for respiratory failure in susceptible patients lend support to directly proceed to LT. However, responders to terlipressin have better post-LT survival with lower incidences of post-LT chronic kidney disease and need for renal replacement therapy (RRT). Available data suggest that terlipressin responders have not all been impacted negatively. HRS-1 itself confers a greater negative effect on survival when compared with patients with the same MELD score but without HRS-1; therefore, various countries except the United States have strategies to preserve the wait-list position of terlipressin responders. The MELD lock strategy uses the patient's pre-terlipressin MELD score to maintain their wait-list position indefinitely; a modified MELD lock system requires re-evaluation of the patient's eligibility status every 3 months. Patients taking long-term terlipressin for recurrent HRS are treated as needing RRT in assessing their LT priority. The United States considers that more data are needed before devising its own system for managing wait-listed terlipressin responders. Current data suggest that treating and reversing HRS in wait-listed patients is the appropriate course of action. This article will review the pros and cons of using terlipressin in LT wait-listed patients with HRS and the various strategies practiced by different countries to ensure equitable access to LT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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