Similarities and Differences in Allocation Policies for Pediatric Liver Transplantation Across the World
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to investigate national allocation policies for pediatric liver transplantation (LT). METHOD: A survey was prepared by the European Society for Paediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition Hepatology Committee in collaboration with the North American Studies of Pediatric Liver Transplantation consortium. The survey was sent to pediatric hepatologists and transplant surgeons worldwide. National data were obtained from centrally based registries. RESULTS: Replies were obtained from 15 countries from 5 of the world continents. Overall donation rate varied between 9 and 35 per million inhabitants. The number of pediatric LTs was 4 to 9 per million inhabitants younger than 18 years for 13 of the 15 respondents. In children younger than 2 years mortality on the waiting list (WL) varied between 0 and 20%. In the same age group, there were large differences in the ratio of living donor LT to deceased donor LT and in the ratio of split liver segments to whole liver. These differences were associated with possible discrepancies in WL mortality. CONCLUSIONS: Similarities but also differences between countries were detected. The described data may be of importance when trying to reduce WL mortality in the youngest children.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».