Direct and indirect costs incurred by Australian living kidney donors
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the direct and indirect costs incurred by Australian living kidney donors. METHODS: A total of 55 living kidney donors from three centres in Perth, Australia and one centre in Melbourne, Australia (2010-2014) was studied. Forty-nine donors provided information on expenses incurred during the donor evaluation period and up to 3 months after donation. A micro-costing approach was used to measure and value the units of resources consumed. Expenses were grouped as direct costs (ground and air travel, accommodation, and prescription medications) and indirect costs (lost wages and lost productivity). Costs were standardized to the year 2016 in Australian dollars. RESULTS: The most common direct costs were for ground travel (100%), parking (76%), and post-donation pain medications or antibiotics (73%). The highest direct costs were for air travel (median $1986 [three donors]) and ground travel (median $459 [49 donors]). Donors also reported lost wages (median $9891 [37 donors]). The inability to perform household activities or care for dependants were reported by 32 (65%) and 23 (47%) donors. Total direct costs averaged $1682 per donor (median $806 among 49 donors). Total indirect costs averaged $7249 per donor (median $7273 among 49 donors). Total direct and indirect costs averaged $8932 per donor (median $7963 among 49 donors). CONCLUSION: Many Australian living kidney donors incur substantial costs during the donation process. Our findings inform the continued development of policies and programmes designed to minimize costs incurred by living kidney donors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».