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Enregistrement W2039342312 · doi:10.1097/00007890-200407271-00480

COMPARING COUNTRIES’ PERFORMANCE IN ORGAN DONATION: TIME TO FOCUS ON THEIR REAL POTENTIAL

2004· article· en· W2039342312 sur OpenAlexaboutno aff
L Roels, Caroline Gachet, B. Cohen

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonationDemographyOrgan donationMedicinePopulationGeographyEnvironmental healthSurgeryTransplantationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O467 Aims: Donation rates from deceased donors have been traditionally calculated as ’donors per million population (pmp)’. This international standard for comparing countries’ donation performance does not take into account individual countries’ potential for donation. We have calculated a ’Donation Efficiency Index’ (DEI) for 26 countries with active transplant programs in Europe, North America and Australasia, as a more accurate estimate of how these countries convert their theoretical potential for donation into actual donors. Methods: WHO Registered Deaths statistics (1999-2000) were used to calculate cumulative pmp death rates for ICD9 or ICD10 coded selected causes (cerebrovascular accidents (CVA), road traffic accidents (RTA), falls, other accidents and homicides), and for patients below the age of 75. In 2000, these causes accounted for 86% and 96% of all deceased donors reported to UNOS and Eurotransplant respectively. Countries’ DEI was calculated as the % of donors in 2000 to the cumulative death rates for selected causes. Results: Cumulative death rates for selected causes pmp as a measure of potential for donation were highest in Latvia (2235), Romania (1663) and Hungary (1234), and lowest in Australia (377), Canada (351) and The Netherlands (335). Of all death causes, RTA accounted for 21.8% on average (highest in New Zealand (35.2%), Spain (31%) and the USA (30.9%), and lowest in Finland (12.9%), Hungary (11.8%) and Romania (9.4%)). CVA accounted for 51.4% on average (highest in Romania (71%), Portugal (70.8%), and Hungary (67.4%), and lowest in France (36.5%), the USA (31.9%) and Switzerland (26%)). DEI was highest in Spain (5.9%), Austria (4.9%), Belgium (4.8%), Norway (4.6%) and Canada (4.4%), and lowest in Poland (1.2%), Hungary (1.1%), Latvia (0.8%), Greece (0.2%) and Romania (0.1%). The largest differences between the traditional ’donors pmp’ and ’DEI’ ratings were observed in Canada (15.4 pmp vs. 4.4%), The Netherlands (12.6 pmp vs. 3.8%) and the U.K. (13.1 pmp vs. 3.3%). Conclusions: While the DEI approach may not exclude patients dying outside the ICU and/or being unsuitable for organ donation, this method allows for calculating performance rates more accurately and on a population with some immediate potential for becoming a donor, rather than on a country’s total population. The method also allows for taking into account changes in mortality patterns over the years when comparing countries’ donation efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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