Impact of a high emergency lung transplantation programme for cystic fibrosis in France: insight from a comparison with Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: France implemented a high emergency lung transplantation (HELT) programme nationally in 2007. A similar programme does not exist in Canada. The objectives of our study were to compare health outcomes within France as well as between Canada and France before and after the HELT programme in a population with cystic fibrosis (CF). METHODS: This population-based cohort study utilised data from the French and Canadian CF registries. A cumulative incidence curve assessed time to transplant with death without transplant as competing risks. The Kaplan-Meier method was used to estimate post-transplant survival. RESULTS: 10.1%), whereas deaths pre-transplant decreased from 85.3% in the pre-HELT period to 57.1% in the post-HELT period. Between 2008 and 2016, people in France were significantly more likely to receive a transplant (hazard ratio (HR) 1.56, 95% CI 1.37-1.77; p<0.001) than die (HR 0.55, 95% CI 0.46-0.66; p<0.001) compared with Canada. Post-transplant survival was similar between the countries, and there was no difference in survival when comparing pre- and post-HELT periods in France. CONCLUSIONS: Following the implementation of the HELT programme, people living with CF in France were more likely to receive a transplant than die. Post-transplant survival in the post-HELT period in France did not change compared with the pre-HELT period, despite potentially sicker patients being transplanted, and was comparable to Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».