An examination of contemporary challenges in deceased donor kidney allocation
Notice bibliographique
Résumé
Transplantation is the preferred treatment for patients with kidney failure, but the need for transplantation exceeds the organ supply. Strategies to address the organ shortage include: preventing end-organ failure, increasing the number of deceased donor kidneys (DDK) for transplantation, and ensuring appropriate allocation to avoid organ waste. This thesis: develops an improved metric for deceased donation activity; describes an age-matching allocation strategy to reduce organ waste; and examines the impact of selected wait-list policies on disparities in access to DDK transplantation. Using national administrative databases, we: Estimated and validated the number of potential deceased organ donors among in-hospital deaths using diagnostic codes; Calculated differences in DDK and transplant candidate survival by age using Cox regression to determine the area between survival curves (ABSC), and combined these measures with information on DDK and candidate ages to define age cut-points for DDK allocation; Described the use and outcomes of older DDKs (≥ 65 years) in countries with different allocation systems using Cox regression and ABSC, and identified patients that achieved a lifetime of transplant function from older DDKs; and Examined longitudinal use and outcomes of wait-listing candidates at multiple transplant centres using logistic and Cox regression. Three percent of Canadians who die in-hospital were identified as potential organ donors, suggesting significant potential to increase deceased donation. We determined DDK and candidate age cut-points for Canadian allocation, and estimated that implementation of these cut-points could have eliminated 500 years of wasted donor kidney function, and prevented 800 years of post-transplant dialysis compared to the current allocation strategy. We found that older DDKs provided a lifetime of kidney function for patients aged >60 years, suggesting targeted use of these organs could safely increase transplantation. Finally, we determined that multiple wait-listing helped minimize geographic disparities in accessing transplantation and may be an important policy consideration in countries that do not currently allow multiple listing. As transplantation wait-lists grow at unprecedented rates, the potential to increase deceased donation, implement allocation policies to decrease organ wastage, safely expand the use of older deceased donors and promulgate wait-list policies to increase access to transplantation will become more important.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».