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Enregistrement W2165116167 · doi:10.1093/ndt/gfq072

Patient and health professional preferences for organ allocation and procurement, end-of-life care and organization of care for patients with chronic kidney disease using a discrete choice experiment

2010· article· en· W2165116167 sur OpenAlexafffundabout
Sara N. Davison, Seija Kromm, Gillian Currie

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Heritage Foundation for Medical Research
Mots-clésMedicineOrgan procurementKidney diseaseEnd-of-life careHealth careProcurementIntensive care medicineHealth professionalsFamily medicineNursingInternal medicinePalliative careTransplantationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical practice, policy and research, and the ethical bases upon which they are founded, should be systematically and transparently informed by both patient and professional values. METHODS: A discrete choice experiment was utilized to understand and quantify the preferences of 351 Canadian patients and healthcare providers in relation to ethically challenging aspects of the management of chronic kidney disease (CKD): procurement and allocation of organs for transplantation, end-of-life care discussions and decision making and the identities of those providing primary care. RESULTS: Patients and health professionals had clear preferences for detailed prognostic information, early advance care planning, shared end-of-life decision making, coordinated models of care that enhance interaction and communication between primary and tertiary care and a more utilitarian approach of best match over first come, first served for allocating deceased donor kidneys. These data also suggest that the innovative strategies of non-directed anonymous donation and paired kidney exchange that are slowly being implemented internationally will be acceptable to both patients and healthcare providers. CONCLUSIONS: Current models of CKD care do not consistently reflect the preferences or priorities of either health professionals or patients.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations40
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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