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Enregistrement W2978478592 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.12431

Estimated Association Between Organ Availability and Presumed Consent in Solid Organ Transplant

2019· article· en· W2978478592 sur OpenAlexfundno aff
Luke J. DeRoos, Wesley J. Marrero, Elliot B. Tapper, Christopher J. Sonnenday, Mariel S. Lavieri, David W. Hutton, Neehar D. Parikh

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services AdministrationValeant Pharmaceuticals InternationalGilead SciencesExelixisUniversity of MichiganAllerganEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésOrgan donationOrgan procurementOrgan transplantationMedicineUnited Network for Organ SharingCohortInformed consentDonationTransplantationWaiting listSurgeryInternal medicineLawPathologyLiver transplantationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Presumed consent, or an opt-out organ transplant policy, has been adopted by many countries worldwide to increase organ donation. The implication of such a policy for transplants in the United States is uncertain, however. Objective: To simulate the potential implications of a presumed consent policy in the United States. Design, Setting, and Participants: In a decision analytical model, a simulation model was developed using cohort data from January 1, 2004, to December 31, 2014, in the Organ Procurement and Transplantation Network Standard Transplant Analysis and Research files. All US patients (n = 524 359) who were on the waiting list for at least 1 solid organ and all deceased organ donors during the study period were included in the analyses. All data and statistical analyses were performed from January 30, 2019, to July 31, 2019. Main Outcomes and Measures: Increase in the organs available for donation and life-years gained associated with a 5%, 15%, or 25% increase in deceased donors, based on the published changes from a presumed consent policy. Results: This study considered 524 359 unique candidates (aged ≥18 years; 320 908 [61.2%] male) for a solid organ transplant from January 1, 2004, to December 31, 2014. With a base case scenario of a 5% presumed consent-associated increase in donors, the removals (owing to death or illness) from the waiting list for all organs would have an associated 3.2% to 10.4% mean reduction, depending on the random or ideal allocation of new organs to patients on the waiting list. Sensitivity analyses showed that waiting list removals could be decreased up to 52%; however, this reduction was not enough to completely eliminate waiting list removals during the study period. The biggest estimated increases in annual life-years gained associated with a presumed consent policy were in kidney transplant candidates (95% CIs by deceased donor increase: 5% increase, 3440-3466 years; 15% increase, 10 321-10 399 years; 25% increase, 17 201-17 332 years) and liver transplant candidates (95% CIs by deceased donor increase: 5% increase, 898-905 years; 15% increase, 2693-2714 years; 25% increase, 4448-4523 years). Adoption of a presumed consent policy could result in a 4295-year (95% CI, 4277-4313 years) to 11 387-year (95% CI, 11 339-11 435 years) increase in life-years, accounting for the survival advantages associated with a transplant. Conclusions and Relevance: In this study, presumed consent was estimated to be associated with modest but important improvement in the number of organ transplants and increases in life-years gained for patients awaiting an organ transplant. Further consideration and even debate about the ethical and public policy implications of a presumed consent policy are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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