Dynamic Challenges Inhibiting Optimal Adoption of Kidney Paired Donation: Findings of a Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
While kidney paired donation (KPD) enables the utilization of living donor kidneys from healthy and willing donors incompatible with their intended recipients, the strategy poses complex challenges that have limited its adoption in United States and Canada. A consensus conference was convened March 29–30, 2012 to address the dynamic challenges and complexities of KPD that inhibit optimal implementation. Stakeholders considered donor evaluation and care, histocompatibility testing, allocation algorithms, financing, geographic challenges and implementation strategies with the goal to safely maximize KPD at every transplant center. Best practices, knowledge gaps and research goals were identified and summarized in this document. While kidney paired donation (KPD) enables the utilization of living donor kidneys from healthy and willing donors incompatible with their intended recipients, the strategy poses complex challenges that have limited its adoption in United States and Canada. A consensus conference was convened March 29–30, 2012 to address the dynamic challenges and complexities of KPD that inhibit optimal implementation. Stakeholders considered donor evaluation and care, histocompatibility testing, allocation algorithms, financing, geographic challenges and implementation strategies with the goal to safely maximize KPD at every transplant center. Best practices, knowledge gaps and research goals were identified and summarized in this document.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».