Trends in Liver Transplantation for Acute Liver Failure in a Spanish Multicenter Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Acute liver failure (ALF) is a rare and severe condition with high mortality. Liver transplantation (LT) has improved patient outcomes. This study analysed trends in aetiology, characteristics, and outcomes of ALF patients undergoing LT in Spain. Methods: We retrospectively reviewed 217 adult ALF-LT cases from 11 Spanish centers (2001 -2020), divided into two 10-year periods. Clinical, biochemical, and outcome data were collected, and predictors of mortality were identified. Results: 217 adult ALF-LT patients were included (61.8% women, mean age: 41 years). Common aetiologies were cryptogenic (26.7%), autoimmune (26.3%), and viral (18%), with sex differences. Over time, autoimmune and drug-induced liver injury increased (22.3% vs 29.8% and 13.6% vs 21.1%), with a low prevalence of acetaminophen toxicity, and hepatitis B virus declined (23.3% vs 11.4%). Despite higher infection rates (52.5% vs 66.2%) linked to stronger immunosuppression, respiratory failure (29.1% vs 16.1%), chronic kidney disease (27.1% vs 13.6%), cardiovascular events (10.6% vs 1%), and mortality (37.6% vs 17.9%) decreased. Pre-LT hypertension, pre-LT acute kidney injury, and hypernatremia at LT were independently associated with worse survival. This large multicenter study revealed temporal changes in aetiologies, immunosuppressive treatment, and post-LT complications, with an improvement in outcome.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».