Safety and Biovigilance in Organ Donation (SAFEBOD): Protocol for a Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tension lies between the need to increase access to organ transplantation and the equally urgent need to prevent inadvertent transmission of infectious diseases or cancer from organ donors. Biovigilance, or the evaluation of potential donors, is often time-pressured and may be based on incomplete information. OBJECTIVE: The Safety and Biovigilance in Organ Donation (SAFEBOD) study aims to improve estimates of infection and cancer transmission risk and explore how real-time data access could support decision-making. METHODS: We will link existing donor referral, actual donor, recipient, and health-outcome data sets from 2000-2015 in New South Wales. Organ donor data sets will include the Organ Donor Characterizing Risk-Profile of Donors Study, the National Organ Matching System, the Australian and New Zealand Organ Donor Register, and the Australian and New Zealand Living Donor Kidney Register. Recipient data sets will include the Australian and New Zealand Dialysis and Transplant Register, the Australian and New Zealand Cardiothoracic Register, the Australian and New Zealand Islet and Pancreas Register, and the Australian and New Zealand Liver Transplant Register. New South Wales health outcome data sets will include HIV and AIDS Notifications and Surveillance Data, the Notifiable Conditions Information Management System, Admitted Patient Data Collection, Emergency Department Data Collection, the Central Cancer Registry, and the Cause of Death Data Collection. We will link organ donors to transplant recipients and health outcomes data sets using probabilistic data-matching based on personal identifiers. Transmission and nontransmission events will be determined by comparing previous cases in donors and posttransplant cases in recipients. We will compare the perceived-risk at referral with the verified risk from linked health outcome data sets and the odds of cancer or contracting an infectious disease in organ recipients from donors based on their transmission-risk profile and estimate recipient survival by donor transmission risk group. RESULTS: Data were requested from each of the listed registries in September 2018, and data collection is ongoing. Linked data from all listed data sets are expected to be complete in September 2020. CONCLUSIONS: The SAFEBOD study will overcome current limitations in organ donation by accessing comprehensive information on referred organ donors and recipients in existing data sets. The study will provide robust estimates of disease transmission and nontransmission events based on recent data. It will also describe the agreement between perceived risk estimated at the time of referral and verified risk when all health outcome data are accessible. The improved understanding of transmission and nontransmission events will inform clinical decisions and highlight where current policies can be revised to broaden the acceptance of deceased donors. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/18282.
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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 | 0,058 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,015 |
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 ».