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Enregistrement W2752621942 · doi:10.1097/01.tp.0000525083.66278.c9

A Global Strategy to Increase Organ Donation at Hospital and Jurisdictional Levels

2017· article· en· W2752621942 sur OpenAlexaffabout
Louis le Hardÿ de Beaulieu, Jean-François Lizé, Prosanto Chaudhury, Hugues Villeneuve, Michel Carrier

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteMcGill University Health CentreUniversité de MontréalBusiness Development Bank of CanadaMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalQuebec - Clinical Research Organization in Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationOrgan donationAuditDonationMedicineTissue DonationHospital accreditationHealth careHealth professionalsQuality (philosophy)NursingTransplantationFamily medicineMedical educationBusinessSurgeryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In collaboration with the Québec Hospital Association, Transplant Québec published the Organizational Framework for Organ Donation and Tissue Donation Services as a reference to provide hospitals a structured approach to develop more effective organ donation and tissue donation services. Administrators, physicians and health professionals, supported by the ODO, are the key stakeholders able to improve the culture of organ and tissue donation in an institution. Improved performance will better meet the needs of patients waiting for a transplant. Methods The Framework and tools were created in phases over 5 years: a Standardized Organ Donation Procedure (SODP); an Audit System based on International Classification of Deceases (version 10) implemented with the help of hospital archivists and Transplant Québec donor coordinators (4 indicators); all linked to hospital accreditation (Accreditation Canada), quality processes and online educational materials. The key components of the Framework will be presented and modelling of the approach will be discussed in relation to improving the number of donors and number of organs. Commitment, defined roles and responsibilities, specific procedures for organ donation and tissue donation, and the education of clinical teams are essential elements. Results Beginning in 2012, donor referrals increased by 34 % and family refusals decreased by 30 %. During this period, the number of donors increased from 120 to 172 a year, while the total number of transplants rose by 50%. Additionally, the number of DCD donors increased by 400%. Over 5 000 health professionals (mostly critical care) completed online education on the SODP. The number of hospitals using the Audit system increased from 12 to 35. Future gains and next steps will be considered. The role of the ODO in sustaining and moving change forward is crucial to these improved results. Conclusion There remains untapped potential to improve organ donation from the administrative and clinical perspectives at both the hospital and system levels. Our approach demonstrates the effectiveness of providing standardized guidance for hospital administrators combined with educational resources for health care professionals and an audit system in improving performances. The 5-year trend of these improvements highlights the sustainability of the interventions for improvement of a stronger organ donation culture in institutions. Association québécoise des établissements de santé et de services sociaux.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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