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Enregistrement W2882978837 · doi:10.1097/01.tp.0000542884.42955.7b

Transplant volumes in China

2018· article· en· W2882978837 sur OpenAlexaff
David Matas

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPresentation (obstetrics)Government (linguistics)TransplantationConscienceMedicinePolitical scienceLawSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In an update to previous work, David Matas, David Kilgour and Ethan Gutmann in June 2016 estimated that China is transplanting between 60,000 to 100,000 organs a year. The estimate comes from adding up transplant volumes from individual hospitals in China. Transplantation volume of this order raises a question of the sourcing of organs. The trio have identified prisoners of conscience killed for their organs as the chief source - Tibetans, Uighurs, House Christians and primarily practitioners of the spiritually based set of exercises Falun Gong. The Government of China has denied the Matas-Kilgour-Gutmann conclusion of transplant volume, pointing to statistics about use of anti-rejection drugs. The purpose of this presentation would be to assess this particular Government of China response by a focus on use of anti-rejection drug statistics as an indicator of transplant volume in China. Materials and Methods The presentation would give a brief summary of the Matas-Kilgour-Gutmann update and bring its analysis forward to the date of the presentation. This summary would encapsulate the materials and methods the three authors used in coming to the conclusion they did. The presentation would then set out the various Government of China statements which refer to and rely on anti-rejection drug statistics as an indicator of transplant volume in China.The presentation third would look at the publicly available information about importation of anti-rejection drugs into China, production of anti-rejection drugs in China and transplant tourism into China. The presentation would consider fourth data compiled by Quintiles IMS, an American health care information company. The methodology the company uses in accumulating its data on anti-rejection drugs would be examined. In assessing the company data, the presentation would consider other countries besides China and compare the projection in transplant volumes the company data generates with independently verifiable actual volumes. Results and Discussion The result would be that anti-rejection drug statistics do not sustain the Chinese claims of lower transplant volumes than demonstrated by the Matas-Kilgour-Gutmann update. The Matas-Kilgour-Gutmann update conclusion of transplant volumes in China of 60,000 to 100,000 a year remains effectively unanswered. Conclusion The United Nations Committee against Torture, the European Parliament and the United States Congress House of Representatives have all called for the Government of China to cooperate with an independent investigation into the sourcing of organs in China. In light of the Matas-Kilgour-Gutmann update and the inability of the Government of China to answer effectively its conclusion, these calls for the Government of China to cooperate with an independent investigation into the sourcing of organs in China remain valid.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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