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Enregistrement W2557549690 · doi:10.1111/tid.12645

Use of organs from donors with bloodstream infection, pneumonia, and influenza: Results of a survey of infectious diseases practitioners

2016· article· en· W2557549690 sur OpenAlexaff
Sanjay R. Mehta, Cathy Logan, Camille N. Kotton, Deepali Kumar, Saima Aslam

Notice bibliographique

RevueTransplant Infectious Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Society of Transplantation
Mots-clésMedicinePneumoniaIntensive care medicineOrgan transplantationInfectious disease (medical specialty)TransplantationIntensive care unitInfection controlImmunologyOrgan donationInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Potential organ donors may be admitted with an infection to an intensive care unit, or contract a nosocomial infection during their stay, increasing the risk of potential transmission to the recipient. Because of a lack of practice guidelines and large-scale data on this topic, we undertook a survey to assess the willingness of transplant infectious diseases (ID) physicians to accept such organs. METHODS: We performed a 10-question survey of ID providers from the American Society of Transplantation Infectious Disease Community of Practice to determine the scope of practice regarding acceptance of organs from donors with bloodstream infection, pneumonia, and influenza prior to organ procurement, as well as management of such infections following transplantation. RESULTS: Among 60 respondents to our survey, a majority indicated that organs would be accepted from donors bacteremic with streptococci (76%) or Enterobacteriaceae (73%) without evidence of drug resistance. Acceptance rates varied based on infecting organism, type of organ, and center size. Ten percent of respondents would accept an organ from a donor bacteremic with a carbapenem-resistant organism. Over 90% of respondents would accept an organ other than a lung from a donor with influenza on treatment, compared with 52% that would accept a lung in the same setting. CONCLUSIONS: This study is the first to our knowledge to survey transplant ID providers regarding acceptance of organs based on specific infections in the donor. These decisions are often based on limited published data and experience. Better characterization of the outcomes from donors with specific types of infection could lead to liberalization of organ acceptance practices across centers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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