Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
JG
Jin Ge
Author with expertise in Epidemiology and Management of NAFLD
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(14% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
15
/
i10-index:
24
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Risk factors for severe outcomes of coronavirus disease 2019 through the waves of the pandemic: Comparing patients with and without solid organ transplantation

Stephen Lee et al.Jul 9, 2024
Abstract Background While coronavirus disease 2019 (COVID‐19) is no longer a public health emergency, certain patients remain at risk of severe outcomes. To better understand changing risk profiles, we studied the risk factors for patients with and without solid organ transplantation (SOT) through the various waves of the pandemic. Methods Using the National COVID Cohort Collaborative we studied a cohort of adult patients testing positive for COVID‐19 between January 1, 2020, and May 2, 2022. We separated the data into waves of COVID‐19 as defined by the Centers for Disease Control. In our primary outcome, we used multivariable survival analysis to look at various risk factors for hospitalization in those with and without SOT. Results A total of 3,570,032 patients were captured. We found an overall risk attenuation of adverse COVID‐19‐associated outcomes over time. In both non‐SOT and SOT populations, diabetes, chronic kidney disease, and congestive heart failure were risk factors for hospitalization. For SOT specifically, longer time periods between transplant and COVID‐19 were protective and age was a risk factor. Notably, asthma was not a risk factor for major adverse renal cardiovascular events, hospitalization, or mortality in either group. Conclusions Our study provides a longitudinal view of the risks associated with adverse COVID‐related outcomes amongst SOT and non‐SOT patients, and how these risk factors evolved over time. Our work will help inform providers and policymakers to better target high‐risk patients. image
0

Flavoenzyme‐inspired Reductive Dehalogenation of α‐Br and α‐Cl Carbonyl Compounds with Riboflavin Tetraacetate as Photocatalyst

Xuan Zhang et al.Jan 16, 2025
Reductive dehalogenation represented a straightforward way to the breakage of carbon‐halogen bonds, exerting great significance in organic synthesis and potential in environmental decontamination. Riboflavin, a small molecular, photosensitive, and redox‐responsible coenzyme in both oxidases and reductase, has inspired various biological and biomimetic photocatalytic oxidations but a few biocatalytic reductions. Herein, we described a visible‐light‐induced reduction of C‐Br and C‐Cl bonds to form C‐H bonds using riboflavin tetraacetate (RFT) as a flavoenzyme‐inspired photocatalyst. The halogen atoms of α‐bromo‐ and α‐chloro carbonyl compounds could be smoothly removed at room temperature with triethanolamine as a suitable terminal reductant and a sustainable solvent system consisting of ethanol and water. A series of deuterium isotope labeling experiments indicated that the hydrogen atom sources of the dehalogenated products should be water, reductant, and the hydroxyl group rather than the α‐hydrogen atom of the alcoholic solvent. Other control experiment and UV‐Vis studies suggested the single electron transfer process between the excited photocatalyst and the reductant, the reduced photocatalyst and the C‐X bond, respectively. This work further tapped the versatile capacities of riboflavin‐based photocatalysts in chemical reductions more than conventional oxidative reactions.
8

A large language model-based approach to quantifying the effects of social determinants in liver transplant decisions

Emily Robitschek et al.Dec 10, 2024
Patient life circumstances, including social determinants of health (SDOH), shape both health outcomes and care access, contributing to persistent disparities across gender, race, and socioeconomic status. Liver transplantation exemplifies these challenges, requiring complex eligibility and allocation decisions where SDOH directly influence patient evaluation. We developed an artificial intelligence (AI)-driven framework to analyze how broadly defined SDOH -- encompassing both traditional social determinants and transplantation-related psychosocial factors -- influence patient care trajectories. Using large language models, we extracted 23 SDOH factors related to patient eligibility for liver transplantation from psychosocial evaluation notes. These SDOH ``snapshots'' significantly improve prediction of patient progression through transplantation evaluation stages and help explain liver transplantation decisions including the recommendation based on psychosocial evaluation and the listing of a patient for a liver transplantation. Our analysis helps identify patterns of SDOH prevalence across demographics that help explain racial disparities in liver transplantation decisions. We highlight specific unmet patient needs, which, if addressed, could improve the equity and efficacy of transplant care. While developed for liver transplantation, this systematic approach to analyzing previously unstructured information about patient circumstances and clinical decision-making could inform understanding of care decisions and disparities across various medical domains.