EARLY IDENTIFICATION OF LIVER TRANSPLANTATION REQUIREMENT IN ALCOHOL-ASSOCIATED HEPATITIS
Notice bibliographique
Résumé
Severe alcohol‐associated hepatitis (AH) has a high risk of short-term mortality especially in those r with acute‐on‐chronic liver failure (ACLF). Delayed evaluation for liver transplantation (LT) in severe AH often worsens nutritional and functional status. This study aimed to identify early mortality predictors. In a prospective study, 981 adults with AH were enrolled from 32 centers in 14 countries (January 2015–September 2024). ACLF was classified by EASL-CLIF criteria. Primary outcomes were 30- and 90-day mortality. Competing-risk regression (LT as the competing event) and receiver-operating-characteristic (AUROC) analyses evaluated clinical scores predicting development of ACLF grades 2–3 within seven days of admission. The mean age was 48.3 ± 11.2 years, and 88.7% were male. Within the first week, 68.8% of patients had ACLF—30.1% with grade 1, 34.5% with grade 2, and 35.4% with grade 3. Overall survival rates were 84.7% at 30 days and 75.8% at 90 days. Adjusted analyses identified increasing age, infections, higher admission MELD score, and ACLF grades 2 (subdistribution hazard ratio [sHR] 1.59) and 3 (sHR 2.58) as independent predictors of 90-day mortality. The MELD score was the best predictor of developing ACLF grades 2–3 (AUROC 0.869), with MELD ≥28 showing 64% sensitivity and 90% specificity. These findings were confirmed in two external validation cohorts: a prospectively enrolled U.S. cohort (n=234) and a retrospective cohort from seven countries (n=602). ACLF and infections are key determinants of mortality in severe AH. The MELD score at admission is a robust early predictor of high‐grade ACLF, supporting its use to determine LT candidacy earlier.
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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 |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».