Potential implications of a more timely living kidney donor evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Living donor kidney transplantation is the most promising way to avoid or minimize the amount of time a recipient spends on dialysis before transplantation. We studied 887 living kidney donors at 5 transplant centers in Ontario, Canada, who started their evaluation and donated between April 2006 and March 2014. Using a series of hypothetical scenarios, we estimated the impact of an earlier living donor evaluation completion and donation on the number pre-emptive transplants, the time spent on dialysis, healthcare cost savings from averted dialysis costs (CAD $2016), and the number of additional transplants. During the study period, if the donor transplants occurred 3 months earlier, the healthcare system would save on average $12 055 (standard deviation [SD] $13 594) per recipient; 21 recipients could have avoided dialysis altogether, and 57 additional transplants (a 26% increase) could have occurred each year. For the 220 living kidney donor transplants performed in Ontario, Canada, each year, this translates to a total annual cost savings of $2.7M. In conclusion, a more timely evaluation of living donor candidates and their intended recipients may increase the supply of kidneys for transplantation. Improved evaluation efficiency may also yield more pre-emptive transplants and substantial healthcare cost savings through averted dialysis costs.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».