The Efficiency of Evaluating Candidates for Living Kidney Donation: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The process of evaluating candidates for living kidney donation can be inefficient. A structured review of existing information on this topic can provide a necessary foundation for quality improvement. METHODS: We conducted a scoping review to map the published literature to different themes related to an efficient donor candidate evaluation. We reviewed the websites of living donor programs to describe information provided to candidates about the nature and length of the evaluation process. RESULTS: We reviewed of 273 published articles and 296 websites. Surveys of living donor programs show variability in donor evaluation protocols. Computed tomography (a routinely done test for all successful candidates) may be used to assess split renal volume instead of nuclear renography when the 2 kidneys differ in size. Depending on the candidate's estimated glomerular filtration rate, a nuclear medicine scan for measured glomerular filtration rate may not be needed. When reported, the time to complete the evaluation varied from 3 months to over a year. The potential for undesirable outcomes was reported in 23 studies, including missed opportunities for living donation and/or preemptive transplants. According to living donor websites, programs generally evaluate 1 candidate at a time when multiple come forward for assessment, and few programs describe completing most of the evaluation in a single in-person visit. CONCLUSIONS: Data on the efficiency of the living donor evaluation are limited. Future efforts can better define, collect, and report indicators of an efficient living donor evaluation to promote quality improvement and better patient outcomes.
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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 | 0,022 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».