Prediction Model for Timing of Death in Potential Donors After Circulatory Death (DCD III): Protocol for a Multicenter Prospective Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Controlled donation after circulatory death (cDCD) is a major source of organs for transplantation. A potential cDCD donor poses considerable challenges in terms of identification of those dying within the predefined time frame of warm ischemia after withdrawal of life-sustaining treatment (WLST) to circulatory arrest. Several attempts have been made to develop models predicting the time between treatment withdrawal and circulatory arrest. This time window determines whether organ donation can occur and influences the quality of the donated organs. However, the selected patients used for these models were not always restricted to potential cDCD donors (eg, patients with cancer or severe infections were also included). This severely limits the generalizability of those data. OBJECTIVE: The objectives of this study are the following: (1) to develop a model predicting time to death within 60 minutes in potential cDCD patients; (2) to validate and update previous prediction models on time to death after WLST; (3) to determine timing and patient characteristics that are associated with prognostication and the decision-making process that leads to initiating end-of-life care; (4) to evaluate the impact of timing of family approach on organ donation approval; and (5) to assess the influence of variation in WLST processes on postmortem organ donor potential and actual postmortem organ donors. METHODS: In this multicenter observational prospective cohort study, all patients admitted to the intensive care unit of 3 university hospitals and 3 teaching hospitals who met the criteria of the cDCD protocol as defined by the Dutch Transplant Foundation were included. The target of enrolment was set to 400 patients. Previously developed models will be refitted in our data set. To further update previous prediction models, we will apply least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) as a tool for efficient variable selection to develop the multivariable logistic regression model. RESULTS: This protocol was funded in August 2014 by the Dutch Transplant Foundation. We expect to have the results of this study in July 2020. Patient enrolment was completed in July 2018 and data collection was completed in April 2020. CONCLUSIONS: This study will provide a robust multimodal prediction model, based on clinical and physiological parameters, that can predict time to circulatory arrest in cDCD donors. In addition, it will add valuable insight in the process of WLST in cDCD donors and will fill an important knowledge gap in this essential field of health care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04123275; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04123275. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16733.
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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 | 0,050 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».