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Enregistrement W2589288095 · doi:10.1111/tri.12944

Patients’ preferences in transplantation from marginal donors: results of a discrete choice experiment

2017· article· en· W2589288095 sur OpenAlexaff
Sara Kamran, Filoména Conti, Marie‐Pascale Pomey, Gabriel Baron, Yvon Calmus, G. Vidal-Trécan

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence de la Biomédecine
Mots-clésMedicineTransplantationLiver transplantationMarginal utilityWaiting listSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To increase the donor pool, the strategy of transplantation from "marginal" donors was developed though patients' preferences about these donors were insufficiently known. The preferences of patients registered on the waiting list or already transplanted in eight transplant teams covering four main organs (i.e., kidney, liver, heart, and lung) were evaluated using the discrete choice experiment method. In each left during 2 days, patients were interviewed on four scenarios. Of 178 eligible patients, 167 were interviewed; 40% accepted marginal graft in their own situation and 89% at least in one of the scenarios. Imagining urgent situations or rare profiles with difficult access to transplantation, respectively, 86% and 71% accepted these grafts. Most (76%) preferred to be informed about these grafts and 43% preferred to be involved in decision. The emergency [OR = 1.24; 95% CI: (1.06-1.45)] and the hazardousness [OR = 0.88; 95% CI: (0.78-0.99)] of the transplantation were factors independently associated with marginal graft acceptance. Most patients preferred to be informed and to be involved in the decision. Marginal grafts could be more accepted by patients in critical medical situations or perceiving their situation as critical. Physicians' practices in transplantation should be reconsidered taking into account individual preferences. This study was performed in a single country and thus reflects the cultural bias and practice thereof.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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