The Impact of Increased Allocation Priority for Children Awaiting Liver Transplant
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to investigate the impact of prioritizing infants, children, adolescents, and the sickest adults (Status 1) for deceased donor livers. We compared outcomes under two "SharePeds" allocation schema, which prioritize children and Status 1 adults for national sharing and enhanced access to pediatric donors or all donors younger than 35 years, to outcomes under the allocation plan approved by the Organ Procurement and Transplant Network in December 2017 (Organ Procurement and Transplantation Network [OPTN] 12-2017). METHODS: The 2017 Liver Simulated Allocation Model and Scientific Registry of Transplant Recipients data on all US liver transplant candidates and liver offers 7/2013 to 6/2016 were used to predict waitlist deaths, transplants, and post-transplant deaths under the OPTN 12-2017 and SharePeds schema. RESULTS: Prioritizing national sharing of pediatric donor livers with children (SharePeds 1) would decrease waitlist deaths for infants (<2 years, P = 0.0003) and children (2-11 years, P = 0.001), with no significant change for adults (P = 0.13). Prioritizing national sharing of all younger than 35-year-old deceased donor livers with children and Status 1A adults (SharePeds 2) would decrease waitlist deaths for infants, children, and all Status 1A/B patients (P < 0.0001 for each). SharePeds 1 and 2 would increase the number of liver transplants done in infants, children, and adolescents compared to the OPTN-2017 schema (P < 0.00005 for all age groups). Both SharePeds schema would increase the percentage of pediatric livers transplanted into pediatric recipients. CONCLUSIONS: Waitlist deaths could be significantly decreased, and liver transplants increased, for children and the sickest adults, by prioritizing children for pediatric livers and with broader national sharing of deceased donor livers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».