Organ utilization from increased infectious risk donors: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Donors with an increased risk of transmitting human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis B virus (HBV), or hepatitis C virus (HCV) (increased risk donors [IRDs]) are a potential source of organs for transplant. Organs from IRDs can be utilized with appropriate recipient consent and post-transplant follow-up. We reviewed the characteristics and utilization of IRDs in our Organ Procurement Organization (OPO) over a 2-year period. METHODS: Donor information from April 1, 2013 to March 31, 2015 was obtained through the OPO database. Only consented donors were included. Donors were categorized as IRDs according to Health Canada/Canadian Standards Association (CSA) criteria. RESULTS: A total of 494 potential donors were identified, of which 92 (18.6%) were IRDs. Of these, at least one organ was transplanted from 76 (82.6%). Risk factors for IRDs included injection drug user (IDU) (12%), men having sex with men (MSM) (7%), commercial sex worker (CSW) (4%), and incarceration (24%). Fifty-nine percent (253/429) of IRD organs were utilized. The most frequently used organ was kidney, followed by liver. Median number of organs recovered per IRD was 3 (interquartile range: 2-5). Nucleic acid testing (NAT) was performed in 18.5% (17/92) of IRDs. Reasons for NAT were IDU (n = 2), MSM (n = 2), CSW (n = 2), and previous incarceration (n = 7). Organ utilization from donors that had NAT was similar to donors who did not (94% vs 80%, P = .29). Follow-up NAT was done in <5% of recipients from IRDs. CONCLUSIONS: In our cohort, IRDs comprised a significant proportion of donors. Utilization of IRD organs occurred at a significant rate regardless of pre-transplant NAT. These data suggest that multiple factors contribute to the perception of infectious risk from such organs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».