Variability in donor selection among pediatric heart transplant providers: Results from an international survey
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable variability in donor acceptance practices among adult heart transplant providers; however, pediatric data are lacking. The aim of this study was to assess donor acceptance practices among pediatric heart transplant professionals. The authors generated a survey to investigate clinicians' donor acceptance practices. This survey was distributed to all members of the ISHLT Pediatric Council in April 2018. A total of 130 providers responded from 17 different countries. There was a wide range of acceptable criteria for potential donors. These included optimal donor-to-recipient weight ratio (lower limit: 50%-150%, upper limit: 120%-350%), maximum donor age (25-75 years), and minimum acceptable left ventricular EF (30%-60%). Non-US centers demonstrated less restrictive donor selection criteria and were willing to accept older donors (50 vs 35 years, P < 0.001), greater size discrepancy (upper limit weight ratio 250% vs 200%, P = 0.009), and donors with a lower EF (45% vs 50%, P < 0.001). Recipient factors were most influential in the decision to accept marginal donors including recipients requiring ECMO support, ventilator support, and highly sensitized patients with a negative XM. However, programmatic factors impacted the decision to decline marginal donors including recent programmatic mortalities and concerns for programmatic restrictions from regulatory bodies. There is significant variation in donor acceptance practices among pediatric heart transplant professionals. Standardization of donor acceptance practices through the development of a consensus statement may help to improve donor utilization and reduce waitlist mortality.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».