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Enregistrement W2911680563 · doi:10.1007/s12630-018-01290-8

Development of a national minimum data set to monitor deceased organ donation performance in Canada

2019· article· en· W2911680563 sur OpenAlexafffundabout
Karen Hornby, Sam D. Shemie, Amber Appleby, Nancy G. Dodd, Jaghir Gill, S. Joseph Kim, Andreas H. Kramer, Demetrios J. Kutsogiannis, Nick Lahaie, Janet R. MacLean, Louise Rehel, Greg Webster, Juliana Wu, Damon C. Scales

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensCanadian Institute for Health InformationUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryToronto General HospitalMontreal Children's HospitalUniversity of TorontoHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkSt. Paul's HospitalResearch ManitobaSunnybrook Health Science CentreCanadian Blood ServicesFoothills Medical CentreMcGill University Health CentreTrillium Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Blood ServicesAlberta Health Services
Mots-clésOrgan donationSet (abstract data type)DonationComputer scienceOperations researchOperations managementMedicinePolitical scienceEngineeringTransplantationSurgeryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Deceased donation data requires standardization to enable accurate interprovincial and international comparisons of deceased donation performance. In Canada, most provincial organ donation organizations (ODOs) have developed different processes and infrastructures for referring potential donors and subsequent data collection. This has led to differing definitions of the performance measures used for each step in the donation process, from potential donor identification to consent to transplantation. The Deceased Donation Data Working Group (DDDWG), comprised of representatives from ODOs across Canada, was therefore convened by Canadian Blood Services to develop a national, comprehensive, standardized deceased donation minimum data set. METHODS: The DDDWG's scope encompassed considering all potential deceased organ donation data elements, including operational and performance data collected along the deceased donor pathway from donation potential to donation and disposition of organs. An environmental scan was conducted of other existing deceased donation registries from the Canadian and the international community. The DDDWG then engaged in regular face-to-face meetings and teleconferences to develop recommendations for the minimum data set that would satisfy key considerations, including the impact on existing ODO data collection processes, financial impact on stakeholders, the clinical and operational needs of multiple healthcare professionals involved in the deceased donation pathway, and availability of other existing national data sets that could be leveraged to reduce data collection burden. RESULTS: The key deceased donation data elements identified by the DDDWG are contained in an inverted pyramid framework that was derived from similar work conducted in other countries. CONCLUSION: The DDDWG developed recommendations for proposed definitions and data sources that should be adopted nationally to guide the collection of deceased donation data. The ultimate purpose of the final minimum data set is to harmonize and standardize donation data definitions in Canada and align with international standards; inform the development of operational and clinical practice standards at the provincial and national levels; develop a framework for deceased donation performance measures; and advance the science of deceased donation.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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