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Enregistrement W2333012668 · doi:10.1097/mot.0000000000000280

Fostering liver living donor liver transplantation

2016· review· en· W2333012668 sur OpenAlexafffundabout
Gary Levy, Nazia Selzner, David Grant

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésLiver transplantationLiving donor liver transplantationMedicineTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The review discusses issues pertinent to fostering professional and public interest in living donor liver transplantation. We discuss practices that we have adopted at our center, issues that have arisen and provide suggestions to expand live donor transplantation. RECENT FINDINGS: To bridge the gap between the current supply and demand of deceased donor organs, the transplant program in Toronto established the busiest live donor liver transplant program in the western world. To date, we have performed 664 live liver donor procedures with no donor deaths and excellent recipient and donor outcomes. To foster and grow live donation, we established a strong culture supporting live donation; hired a full-time, dedicated team of individuals to support the live donor program; obtained financial support for donors through a partnership agreement with the Trillium Gift of Life Network; developed linkages with the media, community service groups and the general public; generated patient education materials; and established a website. SUMMARY: With the present and future trends of deceased donation worldwide, we anticipate that live liver donation will remain an important option to fully meet the needs of patients requiring liver transplantation for the foreseeable future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,391
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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