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Enregistrement W3183806681 · doi:10.1016/j.healun.2021.07.005

Consensus document for the selection of lung transplant candidates: An update from the International Society for Heart and Lung Transplantation

2021· article· en· W3183806681 sur OpenAlexaff
Lorriana E. Leard, Are Martin Holm, Maryam Valapour, Allan R. Glanville, Sandeep Attawar, Meghan Aversa, Sílvia Vidal Campos, Lillian Christon, Marcelo Cypel, Göran Dellgren, Matthew G. Hartwig, Siddhartha G. Kapnadak, Nicholas A. Kolaitis, Robert M. Kotloff, Caroline Patterson, Oksana A. Shlobin, Patrick J. Smith, Amparó Solé, Melinda Solomon, David Weill, Marlies Wijsenbeek, Brigitte W.M. Willemse, Selim M. Arcasoy, Kathleen J. Ramos

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Heart and Lung Transplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteHealth Resources and Services AdministrationLung Foundation NetherlandsBoomer Esiason FoundationZonMwSavara PharmaceuticalsEuropean Respiratory SocietyBristol-Myers SquibbAstellas PharmaUnited Therapeutics CorporationCystic Fibrosis FoundationGalectoVertex PharmaceuticalsNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésLungSelection (genetic algorithm)Lung transplantationTransplantationMedicineIntensive care medicineInternal medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tens of thousands of patients with advanced lung diseases may be eligible to be considered as potential candidates for lung transplant around the world each year. The timing of referral, evaluation, determination of candidacy, and listing of candidates continues to pose challenges and even ethical dilemmas. To address these challenges, the International Society for Heart and Lung Transplantation appointed an international group of members to review the literature, to consider recent advances in the management of advanced lung diseases, and to update prior consensus documents on the selection of lung transplant candidates. The purpose of this updated consensus document is to assist providers throughout the world who are caring for patients with pulmonary disease to identify potential candidates for lung transplant, to optimize the timing of the referral of these patients to lung transplant centers, and to provide transplant centers with a framework for evaluating and selecting candidates. In addition to addressing general considerations and providing disease specific recommendations for referral and listing, this updated consensus document includes an ethical framework, a recognition of the variability in acceptance of risk between transplant centers, and establishes a system to account for how a combination of risk factors may be taken into consideration in candidate selection for lung transplantation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0160,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,008

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations752
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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