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Enregistrement W2772810925 · doi:10.1097/00007890-201407151-01911

Eligibility for the Kidney Transplant Wait List: A Model for Conceptualizing Risk.

2014· article· en· W2772810925 sur OpenAlexaff
B. Kiberd, Karthik Tennankore, Kenneth A. West

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney transplantMedicineWaiting listIntensive care medicineKidney transplantationComputer scienceKidneyInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining eligibility is one of the most important decisions facing nephrologists. It is assumed that the harm of kidney transplantation is minimal and most benefit. Some confusion has been generated by the belief that since all patient groups that are transplanted have a net benefit in life years gained (even age 70+ yrs), transplantation is being denied to many that would benefit. This study quantifies the probability of ‘no benefit’ as defined by death on the wait list, ‘harm’ defined by the probability that a transplanted patient would live less than the average wait listed patient, and ‘benefit’ for the probability a transplanted patient would outlive the average wait listed patient (figure).Figure: No Caption available.The model assumed 3 periods of risk for the recipient compared to the wait listed cohort (increased, equivalent and reduced). All patients wait 2 years. With higher wait list mortality rates (Table) the proportion of patients who benefit falls. Patients with an annual mortality rate of >22 deaths per 100 pt yrs were more likely to be harmed (live less than the average wait listed patient) than benefit. At 25 deaths per 100 pt yrs subjects were 1.3 times more likely to have their life shortened than to achieve a longer life and 39% would die on the list.Table: No Caption available.Longer wait times >2 years increase the proportion that do not benefit and further reduce benefit. Although there is always a group of patients that dervive net benefit, patients with high mortality rates are more likely to have no benefit or have a slight reducion in overall survival after withstanding the trauma of surgery than benefit. There is wisdom in limiting kidney transplantation to patients with life expectancies >5 years (mortality rates of <20 deaths per 100 pt yrs).

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)0,008
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,284 · 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
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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