In Search of a Better Outcome: Opting Into the Live Donor Paired Kidney Exchange Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Live donor (LD) kidney transplantation is the best option for patients with end-stage kidney disease (ESKD). However, this may not be the best option if a patient’s donor is older and considerably smaller in weight. Patient (A) with a less than ideal donor (Donor A) might enter into a live donor paired exchange (LDPE) program with the hopes of swapping for a better-quality organ. A second patient (B) who is in the LDPE may or may not benefit from this exchange with Donor A. Methods: This medical decision analysis examines the conditions that favor Patient A entering into the LDPE compared to directly accepting a kidney from their intended donor, as well as the circumstances where Patient B also benefits by accepting a lower-quality organ. Results: Under select circumstances, a paired exchange could benefit both Patients A and B. For example, a 30-year-old Patient A with a lower-quality donor might gain 1.20 1.52 1.84 quality adjusted life years (QALYs) by entering into a LDPE for a better-quality kidney, whereas a 60-year-old Patient B might gain 0.93 1.03 1.13 QALYs by accepting Donor A’s kidney rather than waiting longer in the LDPE. The net benefit (or loss) of entering the LDPE differs by recipient age, donor organ quality, likelihood of Patient B being transplanted in LDPE, and likelihood of Patient A finding an ideal donor in the LDPE. Conclusion: This study shows there are ways to increase live donor utilization and effectiveness that require further research and potentially changes to the LDPE process.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».