Reimbursing Live Organ Donors for Incurred Non-Medical Expenses: A Global Perspective on Policies and Programs
Notice bibliographique
Résumé
Methods to reimburse living organ donors for the non-medical expenses they incur have been implemented in some jurisdictions and are being considered in others. A global understanding of existing legislation and programs would help decision makers implement and optimize policies and programs. We searched for and collected data from countries that practice living organ donation. We examined legislation and programs that facilitate reimbursement, focusing on policy mechanisms, eligibility criteria, program duration and types of expenses reimbursed. Of 40 countries, reimbursement is expressly legal in 16, unclear in 18, unspecified in 6 and expressly prohibited in 1. Donor reimbursement programs exist in 21 countries; 6 have been enacted in the last 5 years. Lost income is reimbursed in 17 countries, while travel, accommodation, meal and childcare costs are reimbursed in 12 to 19 countries. Ten countries have comprehensive programs, where all major cost categories are reimbursed to some extent. Out-of-country donors are reimbursed in 10 jurisdictions. Reimbursement is conditional on donor income in 7 countries, and recipient income in 2 countries. Many nations have programs that help living donors with their financial costs. These programs differ in operation and scope. Donors in other regions of the world are without support.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».