Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a universal, public health care system, access to kidney transplantation should not be influenced by residence location. We determined the likelihood of kidney transplantation from deceased donors among Canadian dialysis patients living in 7 geographic regions. Within each region we also determined whether distance from the closest transplant centre was associated with the likelihood of transplantation. METHODS: A random sample of 7034 subjects initiating dialysis in Canada between 1996 and 2000 was studied. We used Cox proportional hazards models to examine the relation between residence location and the likelihood of kidney transplantation from deceased donors over a median period of 2.4 years. RESULTS: There were significant differences in the likelihood of kidney transplantation from deceased donors and predicted waiting times between the different geographic regions. For example, the adjusted relative likelihood of transplantation in Alberta was 3.74 (95% confidence interval [CI] 2.95-4.76) compared with the likelihood in Ontario (p < 0.001). These differences persisted after further adjustment for differences in the rate of deceased organ donation. Within regions, patients who resided 50.1-150 km, 150.1-300 km and more than 300 km from the closest transplant centre had a similar adjusted likelihood of receiving a kidney transplant as those who lived less than 50 km away. INTERPRETATION: The adjusted likelihood of undergoing a kidney transplant from a deceased donor varied substantially between geographic regions in Canada. In contrast, the likelihood of transplantation within regions was not affected by distance from the closest transplant centre.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».