Implications of preoperative pulmonary function testing for post liver transplant outcomes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».