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Enregistrement W7047642789

Implications of preoperative pulmonary function testing for post liver transplant outcomes

2008· dissertation· en· W7047642789 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésLiver transplantationPulmonary function testingIntubationCohortLiver diseaseProportional hazards modelLogistic regressionLungCohort study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Pulmonary complications are common post-transplant and may lead to increased mortality. Pulmonary function tests (PFTs) are routinely obtained preoperatively, but their usefulness in liver transplantation is unknown. The objective of this study was to assess the impact of preoperative PFTs on postoperative pulmonary complications (PPCs), ICU stay, and death post-liver transplant. This single site historical cohort study encompassed all 531 liver transplants performed in 462 patients at the Royal Victoria Hospital through June 30, 2006. Outcomes included death, PPCs, and length of intubation and ICU stay. Independent variables including PFTs, age, gender, race, smoking history, etiology of liver disease, MELD score, and ischemia time were used in logistic regression and Cox proportional hazards models to assess their impact on the outcomes listed above. 205 patients had complete PFT data. Decreased total lung capacity (TLC) was a predictor of increased length of ICU stay, duration of intubation, and mortality. A 10% decrease in TLC increased the mortality risk by 43%. Increased residual volume (RV), cold ischemia time, and age were predictors of mortality. Predictors of prolonged ICU stay or intubation were TLC, MELD score, male gender and cold ischemia time. PFTs were not significant predictors of PPCs. PFTs do not predict pulmonary complications but predict length of ICU stay and intubation, as well as mortality. PFTs may reflect the severity of underlying liver disease as well as intrinsic lung disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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