Organ donation after death in Ontario: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortfalls in deceased organ donation lead to shortages of solid organs available for transplantation. We assessed rates of deceased organ donation and compared hospitals that had clinical services for transplant recipients (transplant hospitals) to those that did not (general hospitals). METHODS: We conducted a population-based cohort analysis involving patients who died from traumatic brain injury, subarachnoid hemorrhage, intracerebral hemorrhage or other catastrophic neurologic conditions in Ontario, Canada, between Apr. 1, 1994, and Mar. 31, 2011. We distinguished between acute care hospitals with and without transplant services. The primary outcome was actual organ donation determined through the physician database for organ procurement procedures. RESULTS: Overall, 87,129 patients died from catastrophic neurologic conditions during the study period, of whom 1930 became actual donors. Our primary analysis excluded patients from small hospitals, reducing the total to 79,746 patients, of whom 1898 became actual donors. Patients who died in transplant hospitals had a distribution of demographic characteristics similar to that of patients who died in other large general hospitals. Transplant hospitals had an actual donor rate per 100 deaths that was about 4 times the donor rate at large general hospitals (5.0 v. 1.4, p < 0.001). The relative reduction in donations at general hospitals was accentuated among older patients, persisted among patients who were the most eligible candidates and amounted to about 121 fewer actual donors per year (adjusted odds ratio 0.58, 95% confidence interval 0.36-0.92). Hospital volumes were only weakly correlated with actual organ donation rates. INTERPRETATION: Optimizing organ donation requires greater attention to large general hospitals. These hospitals account for most of the potential donors and missed opportunities for deceased organ donation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».