Overcoming barriers and expanding opportunities in liver transplantation in Mexico
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Notice bibliographique
Résumé
Liver transplantation (LT) is the only curative treatment for end-stage liver disease. Although Mexico has made important strides in surgical capacity and institutional development, the country continues to report one of the lowest LT rates in Latin America. Multiple challenges remain, including inequitable access to care, limited organ donation, and structural inefficiencies in allocation systems. To review the current status of LT in Mexico, describe historical trends, highlight significant barriers to progress, and discuss potential opportunities for program expansion. We conducted a narrative review incorporating data from the National Transplant Center (Centro Nacional de Trasplantes in Spanish), relevant peer-reviewed literature, and global benchmarks. The analysis focused on trends in liver transplant volume, donor types, etiology shifts, institutional disparities, and the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. LT activity in Mexico increased from 25 transplants in 1999 to 297 in 2023. However, over 68% of transplants are concentrated in Mexico City, and only eight centers perform more than ten LTs per year. Deceased donors account for most grafts, while living donor transplants remain rare and mostly limited to private institutions. The national waiting list functions primarily as a registry rather than a priority-based allocation system. The COVID-19 pandemic further disrupted transplant programs, particularly in the public sector. Innovative approaches such as donation after circulatory death, hepatitis C virus-positive donor utilization, and advanced perfusion technologies are currently unavailable or underutilized in Mexico. Mexico's LT system faces geographic, regulatory, and resource-related limitations. To improve outcomes and ensure equitable access, strategic reforms focused on donor expansion, centralized allocation, perfusion technologies, and standardization of care are urgently needed.
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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 | 0,001 | 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 découle