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Enregistrement W2596020025 · doi:10.1097/mot.0000000000000404

Ex-vivo lung perfusion

2017· review· en· W2596020025 sur OpenAlexaff
Jonathan Yeung, Marcelo Cypel, Shaf Keshavjee

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésIntensive care medicineMedicineOrgan transplantationLungProcess (computing)Ex vivoTransplantationSurgeryComputer scienceIn vivoBiologyInternal medicineBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Lung evaluation and reconditioning by ex-vivo lung perfusion (EVLP) is becoming increasingly established. We review strategies for broader implementation of this technology to transplant centers worldwide. RECENT FINDINGS: The organ reconditioning hub model is a viable strategy for disseminating EVLP to small and large transplant centers given the well tolerated prolongation of preservation time afforded by EVLP. Regulatory and process issues remain hurdles to be overcome. SUMMARY: EVLP demonstrates promise to increase lung utilization. Organ reconditioning hubs appear to be an efficient method of delivering this promise to all transplant centers, not necessarily only the largest ones. Organ allocation processes will need to adapt to this new paradigm of organ preservation and evaluation. Moreover, regulatory issues will need to be deliberated by the transplant community.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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