Prediction of poor graft function by means of gastric tonometry in patients undergoing liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION. Splanchnic hypoperfusion appears to play a key role in the failure of functional recovery of the graft after orthotopic liver transplantation (LT). The aim of this study was to determine if alterations of tonometric parameters, which are related to splanchnic perfusion, could predict poor graft function in patients undergoing LT. MATERIALS AND METHODS: After Ethics Committee approval, 68 patients undergoing LT were enrolled. In all the patients, regional-arterial CO2 gradient (Pr-aCO2) was recorded; in addition, the difference between Pr-aCO2 recorded at anhepatic phase (T1) and at the end of surgery (T2) (T2- T1 = ΔPr-aCO2) was calculated. Poor graft function was determined on the basis of Toronto's classification 72 hours after LT. Student t-test and logistic regression analysis were used for statistical purpose. Results. ΔPr-aCO2 was significantly greater in patients with poor graft function (3.5 ± 13.2) compared to patients with good graft function (-5.8 ± 12.3) (p = 0.014). The logistic regression analysis showed that the ΔPr-aCO2 was able to predict the onset of poor graft function (p = 0.037). A value of ΔPr-aCO2 ≥ -4 was associated with poor graft function with a sensibility of 93.3% and a specificity of 42.3%. CONCLUSION. Our study suggests that the change of Pr-aCO2 may be a valuable index of graft dysfunction. Gastric tonometry might give early prognostic information on the graft outcome, and it may aid clinicians in planning a more strict follow-up and proper interventions in order to improve graft survival.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».