Poor Socio-Economic-Status Does Not Negatively Affect Outcomes of Liver Transplant Listings.
Notice bibliographique
Résumé
Poor socio-economic status (SES) has been associated with higher mortality while on the wait list, and worse outcomes and survival in liver transplantation. The effect of SES within the Canadian universal health care coverage remains unclear. We evaluated the effect of SES using census information derived from candidate postal codes. METHODS: The association between listing outcomes and SES was examined in a multivariate logistic-regression model. RESULTS: Between 2000 and 2010 2739 liver candidates were listed at our institution. Mean age was 52±10.5; 67.9% were male; mean income was $43078, median wait list time for transplant was 195(0-4171) with 17.5% death on wait list. A total of 58.3% of these candidates were transplanted. Income was not associated with improved access to liver transplantation after listing at our centre OR 1.002 (0.87-1.15), nor with increased mortality while on the wait-list OR 0.97 (0.80-1.16). However, we did observe a slightly shorter wait time in the higher income groups (201 vs. 174, p=0.005) partially due to access to live donation in women. Conclusions: Higher income individuals may experience shorter liver wait times; however, poor socio-economic status does not have a negative impact on listing outcomes or mortality in a universal health care coverage setting.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».