Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that there is little difference between opt-in and opt-out organ donation systems for increasing donor numbers when used in isolation. Independently diverting to an opt-out system confers no obvious advantage and can harm efforts to bolster donations. Rather, it is essential to address barriers to organ donation on several levels along with a switch in system. Moreover, for many countries, it may be more beneficial to adequately capacitate the donation system already in place, rather than entertain a significant change with its attendant resource requirements. For decades, the international transplant community has been involved in vigorous debate as to the merits of moving from default opt-in systems to opt-out policies to grow organ donor numbers and better meet the ever-increasing demand for lifesaving transplants. Opt-out is certainly en vogue, with Wales, England and Nova Scotia recently switching over, Scotland due to become opt-out in March 2021 and Northern Ireland and Canada seriously considering a similar move. Thanks to several countries making the switch from opt-in to opt-out over the last 20-30 years, there are sets of robust longitudinal data that aid in analysing the efficacy of donation systems. However, these data are often contradictory and largely inconclusive, suggesting other factors may be in play. This paper reviews some emerging trends in opt-in versus opt-out organ donation policies and considers recent data that elucidates some of the main contentions across each. Ethical frameworks underpinning donation systems, such as informed consent, trust and transparency, are discussed in detail. Substantial time is also devoted to opt-in vs opt-out systems in developing countries, which tend to be excluded from many analyses, and where the challenges faced are magnified by socio-economic constraints. This constitutes a major gap in recently published literature, as developing countries often lag far behind their developed counterparts in donor and transplant numbers.
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 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 | 0,065 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».