The incidence and risk factors of acute lung injury after liver transplantation: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: End-stage liver disease is associated with significant global morbidity, with liver transplantation being the only curative treatment option. Posttransplant acute lung injury (ALI) and acute respiratory distress syndrome can adversely affect outcomes. This study aimed to evaluate the incidence of ALI following liver transplantation and to identify associated risk factors. METHODS: A comprehensive literature search was conducted up to February 24, 2024, across databases such as PubMed, EMBASE, Cochrane Controlled Register of Trials, and Web of Science. Studies were included if they reported the incidence of ALI in liver transplant patients. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Data analysis utilized fixed-effects and random-effects models based on heterogeneity, and subgroup analyses investigated the impact of age, region, and study design on ALI incidence. Publication bias was evaluated through funnel plots and Egger's test. RESULTS: The meta-analysis comprised 11 studies from 2000 to 2023, assessing 10,007 liver transplant patients, among whom 198 cases of ALI were reported. Incidence rates varied significantly from 0.1% to 44.6%. The pooled incidence rate was 0.14 (95% confidence interval: 0.06; 0.25), indicative of high heterogeneity (I2 = 97%). Subgroup analyses revealed higher incidence rates in Asian studies and pediatric populations, while retrospective studies reported a lower incidence compared to prospective ones. Publication bias was confirmed. CONCLUSION: The study found a 14% incidence of lung injury post-liver transplantation, with variation by age and region, underscoring the need for personalized perioperative care and targeted monitoring for high-risk patients.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».