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Enregistrement W2904177600 · doi:10.1007/s12630-018-1252-6

Potential organ donor identification and system accountability: expert guidance from a Canadian consensus conference

2018· article· en· W2904177600 sur OpenAlexafffundabout
Samara Zavalkoff, Sam D. Shemie, Jeremy Grimshaw, Michaël Chassé, Janet E. Squires, Stefanie Linklater, Amber Appleby, David Hartell, Jehan Lalani, Ken Lotherington, Greg Knoll

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian Nutrition SocietyUniversity of OttawaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMcGill University Health CentreCanadian Blood ServicesOttawa HospitalMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Blood Services
Mots-clésAccountabilityIdentification (biology)Consensus conferencePolitical scienceMedicinePublic administrationBusinessLawBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Deceased donation rates in Canada remain below the predicted potential and lag behind leading countries. Missing a potential donor leads to preventable death and disability of transplant candidates and increased healthcare costs. METHODS: Stakeholders were invited to a national consensus conference on improving deceased organ donor identification and referral (ID&R) and healthcare system accountability. In advance, participants received evidence-based, background documents addressing death audits, clinical triggers, required referral legislation, ethics, clinical pathways, and donation standards. At the conference, expert presentations and summaries of background information prepared by the Steering Committee informed group discussions of the preset questions. The conference's themes were: 1) expectations of potential donors, recipients and their families; 2) donor ID&R: clinical and legal perspectives; 3) enhancing accountability: gaps and solutions; and 4) enhancing accountability: quality/safety organizations. RESULTS: Thirty-seven consensus statements were generated. At the healthcare professional (HCP) level, key statements include: 1) donation be consistently addressed as part of end-of-life care but only after a decision to withdraw life-sustaining treatment; 2) HCP know how and when to identify and refer potential donors; and 3) transplant candidates be informed of local allocation guidelines and performance. At the healthcare system level, key statements include: 1) national adoption of clinical criteria to trigger ID&R; 2) dedicated resources to match donation activities, including transfer of a potential donor; 3) performance measurement through death audits; 4) reporting and investigation of missed donation opportunities (MDO); 5) recognition of top performers; and 6) missed donor ID&R be considered a preventable and critical safety incident. CONCLUSION: Our consensus statements establish HCP and healthcare system responsibilities regarding potential organ donor ID&R and include the tracking, reviewing and elimination of MDO through system-wide death audits. Once implemented, these consensus statements will help honour patients' wishes to donate, improve service to potential transplant recipients, and support HCPs in fulfilling their ethical and legal responsibilitites. Next steps include implementation, assessment of their impact on donation rates, and investigation of new evidence-based targets for system improvement.

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)0,306
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3060,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0130,017
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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