Le processus d’attribution rénale québécois défavorise-t-il les patients en attente d’une greffe combinée rein-pancréas?
Notice bibliographique
Résumé
En transplantation d'organes, il y a un écart important entre le nombre d'organes disponibles et le nombre de patients en attente.Afin de mieux répartir ces organes, les règles d'allocation s'appuient sur des principes d'équité et d'utilité médicale.Dans cette étude de cas, nous allons illustrer la difficulté associée à la mise en place d'un système d'allocation.Celui-ci a pour objectif de garantir une répartition équitable des greffons rénaux tout en tenant compte du principe d'utilité et ce, pour tous les patients en attente, dont les patients en attente d'une greffe combinée rein-pancréas.In organ transplantation, there is a significant gap between the number of organs available and the number of patients waiting.To better distribute these organs, allocation rules are based on principles of equity and medical utility.In this case study, we will illustrate the difficulties associated with the implementation of an allocation system.The aim is to ensure a fair distribution of kidney transplants while also taking into account the principle of utility, and this for all patients, including those waiting for a combined kidneypancreas transplant.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».