Engaging Living Kidney Donors in a New Paradigm of Postdonation Care
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have highlighted the need for better understanding of the long-term health outcomes of living donors. Barriers to establishment of a dedicated long-term donor follow-up data system in the United States include infrastructure costs and donor retention. We propose providing all previous and future living donors with a lifelong health insurance benefit for the primary purpose of facilitating acquisition of health information after donation as an alternative to establishment of a dedicated donor follow-up data system. Donors would consent to allow collection and analysis of their medical data, and continuation of insurance coverage would require completion of regular health assessments. The extension of health insurance would be analogous to the established practice of paying people for participation in a research study and would provide a mechanism to engage donors in a new paradigm of postdonation care in which donors are actively involved in their own health maintenance. Rather than acting as an inducement for donation, providing donors with the ability to easily contribute information about their health status represents a practical strategy to acquire the long-term medical information necessary to better inform future generations of living kidney donors.
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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 | 0,129 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».