Increased rate of deceased donor liver transplantation for candidates willing to receive organs from donors with human immunodeficiency virus
Notice bibliographique
Résumé
Historically, liver transplant (LT) candidates with human immunodeficiency virus (HIV) have experienced high waitlist mortality. Since the HIV Organ Policy Equity (HOPE) Act expands access to organs from donors with HIV, we assessed the impact of HOPE on LT rate and wait time for this population. We linked data from a multicenter HOPE in Action study to Scientific Registry of Transplant Recipients (February 21, 2019 to June 1, 2024) and used Poisson regression to compare transplant rates among 99 candidates willing to accept HOPE donors (HOPE candidates) to 13 495 candidates with or without HIV not listed as willing to accept HOPE donors (non-HOPE candidates) matched on transplant center. The median time to any deceased donor liver transplant (DDLT) was 2.3 months for HOPE and 1.1 years for non-HOPE candidates. Within 2 years of listing, 90.9% of HOPE versus 58.5% of non-HOPE candidates received a DDLT (P < .001). HOPE was associated with an overall 3.11-fold higher DDLT incident rate ratio (95% CI 2.48-3.88, P < .001). Stratified by model for end-stage liver disease score categories 6 to 14, 15 to 24, 25 to 34, and 35 to 40/status 1; HOPE candidates had 10.12-fold, 5.31-fold, 1.41-fold and 2.90-fold higher DDLT rates, respectively. Willingness to accept livers from donors with HIV improves access to liver transplantation for candidates with HIV.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».