Progress in Organ Donation and Transplantation: A Critical Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
The majority of countries are battling with a high incidence of organ failure such as the kidneys, heart, lungs, pancreas, and liver. The only solution that can remedy the plight of patients facing the strong likelihood of death as a result of malfunctioning body organs is organ donation and transplantation. The intention of this literature study is to assess progress in organ donation and transplantation. This study has benefitted immeasurably from previous scientific investigations. Four hundred and thirty-one published papers were selected from different accredited journals. The study found that many of the countries that have implemented the opt-in system are struggling to close the gap between the high demand for and the actual availability of life-saving organs due to low rates of registered and committed organ donors. The majority of patients that are contending with end-stage diseases are added to the organ donation waiting lists, but have little hope of receiving life-prolonging organs. Among the factors that deter people from contributing to organ donation and transplantation are a lack of knowledge, the failure to obtain consent from family members or next-of-kin, social attitudes, socio-cultural aspects, and myths. This study recommends urgent measures that could be taken to increase organ transplants in public and private hospitals due to the chronic shortage of organs for transplantation and by introducing the opt-out system of organ donation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».