Access to living donor transplantation for Aboriginal recipients: a study of living donor presentation and exclusion
Notice bibliographique
Résumé
Aboriginals experience high rates of end-stage renal disease (ESRD) and are less likely to receive a kidney transplant from a living donor. We hypothesized that higher rates of hypertension and diabetes in Aboriginal communities would result in fewer potential living donors coming forward and more exclusions for medical reasons. We performed a retrospective study to examine the frequency of potential donor presentation and the reasons for donor exclusion among Aboriginal and Caucasian wait-listed ESRD patients at our center. Three hundred and eighty-five wait-listed patients were studied, including 174 Aboriginals and 211 Caucasians. Time on the waiting list was similar between groups. A similar proportion of Aboriginals and Caucasians had at least one potential donor (40% vs. 46%), and the rate of donor exclusion for medical reasons was also similar (23% vs. 21%). Potential donors to Aboriginals were more likely to be excluded for non-medical reasons (50% vs. 30%; p < 0.0001), of which 96% were because of loss of contact. Waitlisted Aboriginal ESRD patients appear just as likely as Caucasians to have potential living donors initiate evaluation and have a similar rate of donor exclusion because of medical reasons. Further work is required to identify why donors to Aboriginals are more likely to withdraw from the evaluation process.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».