Post–liver transplant mortality in Canada: A retrospective analysis and quality assurance study in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver transplantation is a life-saving treatment for end-stage liver disease, significantly improving survival. In Canada, the number of liver transplants has increased, with British Columbia performing 107 transplants in 2023. One-year survival rates have risen from 74.8% in 1990 to 93.2% in 2021 due to advancements in surgical and immunosuppressive methods. However, long-term survival remains suboptimal, with malignancy, graft failure, and cardiovascular disease being key contributors to mortality. This study analyzed causes of mortality among liver transplant recipients in British Columbia to identify strategies for improving outcomes. Methods: This retrospective study included 314 deceased liver transplant recipients (age ≥18 years) in British Columbia between 2013 and 2023, using the BC Transplant database. Statistical analyses included descriptive statistics, Kruskal–Wallis survival analysis, and linear regression, with significance set at p < 0.05. Results: Malignancy was the leading cause of death (24.8%), followed by unknown causes (19.4%) and multi-organ failure (13.1%). One-year survival rates varied significantly by cause of death ( p = 0.018), with malignancy having the highest 1-year survival (94.9%) and septicemia the lowest (73.5%). Younger recipients had longer survival times ( r = −0.321, p < 0.001), while multiple transplants were associated with poorer outcomes ( ρ = −0.252, p < 0.001). Conclusions: Malignancy remains the most frequent cause of death post-transplant, requiring enhanced surveillance. The significant variability in 1-year survival by cause of death highlights the need for tailored interventions, particularly to reduce sepsis-related mortality. Improved documentation of unknown causes is critical to optimizing long-term strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».