Meta‐Analysis: Mortality Trends and Risk Factors in Severe Alcohol‐Associated Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Severe alcohol‐associated hepatitis (sAH) is a life‐threatening condition. Despite advances in clinical management, prognosis remains poor and long‐term effectiveness of available therapies is uncertain. We conducted a systematic review and meta‐analysis to evaluate short‐term mortality (28, 60, and 90‐day) trends in sAH over the past five decades. Methods We searched PubMed, EMBASE, and Scopus from database inception to February 2024 for studies reporting 28, 60, and 90‐day mortality in patients with sAH. Pooled mortality estimates were calculated using a random‐effects meta‐regression model. We assessed heterogeneity using the I 2 statistic and explored sources of heterogeneity through subgroup and meta‐regression analyses. Separate Bayesian mixed‐effects binomial models were used to estimate the posterior distribution of mortality probability, updated sequentially across calendar time. Results 34 studies comprising 1586 patients with sAH were included. Pooled mortality rates were 26.8% (95% CI: 21.0%–33.5%) at 28 days, 35.1% (95% CI: 28.3%–42.5%) at 60 days, and 43.7% (95% CI: 34.6%–53.3%) at 90 days. Mortality increased steadily with follow‐up time. Substantial heterogeneity was observed, as expected in pooled proportion meta‐analysis (I 2 > 80%). Although cumulative Bayesian analysis showed that average 28‐day mortality declined from over 50% in the 1970s to ~25% after 2000, a formal decade‐based analysis indicated no statistically credible improvement in short‐term mortality was detected overall in the past four decades. In multivariable models adjusting for follow‐up time, the Model for End‐Stage Liver Disease (MELD) score was significantly associated with mortality. Conclusions Short‐term mortality in sAH remains high and has not improved in recent decades. These findings highlight the urgent need for effective therapies, improved patient selection for early liver transplantation, and better prognostic tools to guide clinical decision‐making.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».