Best practices to optimize utilization of the National Living Donor Assistance Center for the financial assistance of living organ donors
Notice bibliographique
Résumé
Living organ donors face direct costs when donating an organ, including transportation, lodging, meals, and lost wages. For those most in need, the National Living Donor Assistance Center (NLDAC) provides reimbursement to defray travel and subsistence costs associated with living donor evaluation, surgery, and follow-up. While this program currently supports 9% of all US living donors, there is tremendous variability in its utilization across US transplant centers, which may limit patient access to living donor transplantation. Based on feedback from the transplant community, NLDAC convened a Best Practices Workshop on August 2, 2018, in Arlington, VA, to identify strategies to optimize transplant program utilization of this valuable resource. Attendees included team members from transplant centers that are high NLDAC users; the NLDAC program team; and Advisory Group members. After a robust review of NLDAC data and engagement in group discussions, the workgroup identified concrete best practices for administrative and transplant center leadership involvement; for individuals filing NLDAC applications at transplant centers; and to improve patient education about potential financial barriers to living organ donation. Multiple opportunities were identified for intervention to increase transplant programs' NLDAC utilization and reduce financial burdens inhibiting expansion of living donor transplantation in the United States.
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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 | 0,037 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».