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Enregistrement W51601198 · doi:10.11575/prism/18230

Does the MELD score predict mortality before and after liver transplantation in Alberta?

2005· dissertation· en· W51601198 sur OpenAlexaboutno aff
Kelly W. Burak

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver transplantationMedicineTransplantationInternal medicineDemographyIntensive care medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing demand for liver transplantation (LT) has resulted in a need to reevaluate our organ allocation system in Canada (CanWAlT), to ensure that the sickest patients will receive the next available organs.The purpose of this research was to validate the ability of the MELD score (Model for End-stage Liver Disease) to predict LT waiting list mortality in a cohort of Canadian patients.The MELD score's ability to predict 3-month and I-year waiting list mortality was similar to the Child-Turcotte-Pugh (CTP) score and was significantly better than the CanWAlT status.The addition of hyponatremia did not improve the MELD.Despite increasing waiting time in recent years, MELD scores at time of LT are not increasing at the University of Alberta.MELD, CTP and CanWAlT status were all relatively poor predictors of survival following LT and MELD could not identify a point of futility for LT.Mechanical ventilation and renal function were more important predictors of survival following LT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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