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Enregistrement W2103196465 · doi:10.1111/ajt.13232

Living and Deceased Organ Donation Should Be Financially Neutral Acts

2015· article· en· W2103196465 sur OpenAlexaff
Francis L. Delmonico, Dominique Martin, Beatriz Domínguez‐Gil, Elmi Muller, Vivekanand Jha, Adeera Levin, Gabriel M. Danovitch, Alexander Morgan Capron

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrgan donationEconomic shortageDonationMedicineIncentiveKidney donationArgument (complex analysis)Waiting listTransplantationFinanceKidney transplantationBusinessSurgeryEconomicsEconomic growthInternal medicineMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The supply of organs—particularly kidneys—donated by living and deceased donors falls short of the number of patients added annually to transplant waiting lists in the United States. To remedy this problem, a number of prominent physicians, ethicists, economists and others have mounted a campaign to suspend the prohibitions in the National Organ Transplant Act of 1984 (NOTA) on the buying and selling of organs. The argument that providing financial benefits would incentivize enough people to part with a kidney (or a portion of a liver) to clear the waiting lists is flawed. This commentary marshals arguments against the claim that the shortage of donor organs would best be overcome by providing financial incentives for donation. We can increase the number of organs available for transplantation by removing all financial disincentives that deter unpaid living or deceased kidney donation. These disincentives include a range of burdens, such as the costs of travel and lodging for medical evaluation and surgery, lost wages, and the expense of dependent care during the period of organ removal and recuperation. Organ donation should remain an act that is financially neutral for donors, neither imposing financial burdens nor enriching them monetarily.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,409

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations82
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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