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Enregistrement W3049623978 · doi:10.1111/ajt.16267

Lung donation after medical assistance in dying at home

2020· article· en· W3049623978 sur OpenAlexaff
Andrew Healey, Marcelo Cypel, Helen Pyle, Caitlin Mills, Jodie Heffren, David R. Katz, Justin Smith, Robert T. Teranishi, Susan Lavery, Janice Beitel, Janet R. MacLean, Dwight Prodger, Shaf Keshavjee, Jonathan Yeung

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensJoseph Brant HospitalHalTechToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcMaster UniversityTrillium Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDonationOrgan donationLungIntensive care medicineSurgeryGeneral surgeryTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organ donation after medical assistance in dying (MAID) has only been possible for patients having the MAID procedure performed at a hospital facility due to prohibitive warm ischemic times. Herein, we describe a protocol for lung donation following MAID at home and demonstrate excellent postoperative outcomes. Lung donation following MAID at home is possible and should be considered by transplant programs. Organ donation after medical assistance in dying (MAID) has only been possible for patients having the MAID procedure performed at a hospital facility due to prohibitive warm ischemic times. Herein, we describe a protocol for lung donation following MAID at home and demonstrate excellent postoperative outcomes. Lung donation following MAID at home is possible and should be considered by transplant programs.

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)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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