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Enregistrement W2736202176 · doi:10.1177/2054358117717252

Evaluation of a Hockey Deceased Organ Donation Awareness Campaign: A Population-Based Cohort Study

2017· article· en· W2736202176 sur OpenAlexafffundabout
Kyla L. Naylor, Susan McKenzie, Cindy Cherry, Eric McArthur, Alvin H. Li, Megan K. McCallum, S. Joseph Kim, V. Prakash, Greg Knoll, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaTrillium Therapeutics (Canada)University of TorontoUniversity Health NetworkWestern UniversityKidney Foundation of CanadaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésMedicineDemographyPoisson regressionConfidence intervalPopulationOrgan donationCohortLeagueTransplantationSurgeryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Kidney Foundation of Canada developed a pilot campaign to educate persons attending junior hockey league games in London, Ontario, Canada, on deceased organ donation. OBJECTIVE: To evaluate the impact of a hockey campaign on the number of new organ and tissue donor registrants. DESIGN: Population-based retrospective cohort study. SETTING: Residents of London, Ontario. PATIENTS: We included 255 476 individuals eligible to register for organ donation with a London, Ontario postal code. MEASUREMENTS: We compared the number of new deceased organ donor registrants in London, Ontario, during the campaign period (March 12 to April 16, 2015) with 3 different time periods (December 30, 2014 to February 3, 2015; February 4 to March 11, 2015; April 17 to May 22, 2015). We also compared registration rates in London with 2 Ontario cities (Kitchener-Waterloo and Hamilton) matching in a 1:1 ratio on age, sex, and income quintile. METHODS: To compare registrations across time periods, we used binomial regression with an identity link function and generalized estimating equations with an independence correlation structure. We used modified Poisson regression to compare registration rates between cities. RESULTS: During the campaign period, there were slightly more registrations (1218 registered of 252 832 unregistered individuals [0.48%]) compared with an earlier time period (risk difference: 0.09%; 95% confidence interval [CI]: 0.05%-0.12%). However, there was no significant difference compared with 2 time periods immediately before and after the campaign. London had slightly more registrations during the campaign period compared with the matched city of Hamilton (1180 registered of 236 582 unregistered individuals [0.50%] vs 490 registered of 236 582 unregistered individuals [0.21%]; risk ratio: 2.41; 95% CI: 2.17-2.68). The registration rate in London did not significantly differ from Kitchener-Waterloo. LIMITATIONS: Unable to conclude whether the minor increase in deceased organ donor registration was the result of the campaign or other factors (e.g., simultaneous organ registration events, seasonality). CONCLUSIONS: Overall, a minor increase in deceased organ donor registration was observed during the hockey organ donation awareness campaign; however, the specific impact of the campaign on organ donor registration could not be determined.

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)0,006
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 enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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