Notice bibliographique
Résumé
An evolving strategy known as kidney paired donation (KPD) matches one donor-candidate pair to another pair with a complementary incompatibility, such that the donor of the first pair donates to the candidate of the second, and vice versa. In Chapter II, we propose novel organ allocation strategies to arrange kidney exchanges under uncertainties with advantages, including (i) allowance for a general utility-based evaluation of potential kidney transplants and an explicit consideration of stochastic features inherent in a KPD program; and (ii) exploitation of possible alternative exchanges when the originally planned allocation cannot be fully executed. This allocation strategy is implemented using an integer programming (IP) formulation, and its implication is assessed via a data-based simulation system by tracking an evolving KPD program over a series of match runs. Extensive simulation studies are provided to illustrate our proposed approach. In recent years, KPD has also been extended to include living non-directed donors, or altruistic donors. In Chapter III, we propose a strategy to sequentially allocate the altruistic donor (or bridge donor) so as to maximize the expected utility over a certain given number of moves. Analogous to the way a computer plays chess, the idea is to evaluate different allocations for each altruistic donor (or bridge donor) by looking several moves ahead along a derived look-ahead search tree. Simulation studies are provided to illustrate our proposed method. In Chapter IV, we examine in greater detail two important aspects in the management of a KPD program --- robust organ allocations and operational uncertainties. We first extend the idea of using exchange sets for planning organ allocations; the outcome of this extension is a more robust allocation strategy derived from the concept of strongly connected components (SCCs). We then study more carefully the operational uncertainties inherent in the management of KPD programs. We also develop a general mathematical framework based on Markov decision processes (MDPs), which can be use to rigorously and systematically formulate the problem of managing KPD programs in the presence of altruistic donors. Finally, we conclude with some discussion and future directions of this dissertation work.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».