The First 2 Years of Activity of a Specialized Organ Procurement Center: Report of an Innovative Approach to Improve Organ Donation
Notice bibliographique
Résumé
The number of patients requiring organ transplants continues to outgrow the number of organs donated each year. In an attempt to improve the organ donation process and increase the number of organs available, we created a specialized multidisciplinary team within a specialized organ procurement center (OPC) with dedicated intensive care unit (ICU) beds and operating rooms. The OPC was staffed with ICU nurses, operating room nurses, organ donor management ICU physicians, and multidisciplinary staff. All organ donors within a designated geographic area were transferred to and managed within the OPC. During the first 2 years of operation, 126 patients were referred to the OPC. The OPC was in use for a total of 3527 h and involved 253 health workers. We retrieved 173 kidneys, 95 lungs, 68 livers, 37 hearts, and 13 pancreases for a total of 386 organs offered for transplantation. This translates to a total of 124.6 persons transplanted per million population, which compares most favorably to recently published numbers in developed countries. The OPC clearly demonstrates potential to increase the number of deceased donor organs available for transplant. Further studies are warranted to better understand the exact influence of the different components of the OPC on organ procurement.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».