Notice bibliographique
Résumé
We read with interest the recent commentary by Bernat and Delmonico1 entitled “Restoring Activity of Pig Brain Cells After Death Does Not Invalidate the Determination of Death by Neurologic Criteria or Undermine the Propriety of Organ Donation After Death.” We were particularly interested in the algorithm that outlines the entirety of donation progress possibilities (Figure 11 of that publication). While we feel that this algorithm offers a generally comprehensive and cohesive overview of donation pathways, we would like to suggest 1 addition. As first pioneered in Belgium and the Netherlands, and later in Canada, there is an additional entry point onto the donation after circulatory determination of death pathway: donation after medical assistance in dying (MAID)—often referred to as voluntary euthanasia.2,3 In our province of Québec, we have increasingly incorporated this pathway to donation into end–of–life care, with over 20 completed cases of donation after MAID since 2017 resulting in 64 transplanted organs (internal Transplant Québec reports). This currently represents 5%–10% of our total donation activity. This practice has been met with general acceptance from stakeholders including MAID providers, donation professionals, and the general public, including several favorable media reports.4 As other countries consider MAID legislation, it is important not to forget that this pathway can provide a source of transplanted organs while fulfilling the patient’s intent to help others at the end of their own life. We thus suggest that this pathway be added to future editions of your otherwise extremely informative algorithm.
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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 | 0,013 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,060 | 0,112 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,011 |
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 ».