Use of Terlipressin in Liver Transplant Candidates.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».