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Enregistrement W3198253687 · doi:10.1016/s2468-2667(21)00200-0

COVID-19 pandemic and worldwide organ transplantation: a population-based study

2021· article· en· W3198253687 sur OpenAlexaff
Olivier Aubert, Daniel Yoo, Dina Zielinski, Emanuele Cozzi, Massimo Cardillo, Michael Dürr, Beatriz Domínguez‐Gil, Elisabeth Coll, Margarida Ivo Da Silva, Ville Sallinen, Karl Lemström, Karsten Midtvedt, Camilo Ulloa, Franz Immer, Annemarie Weißenbacher, Natalie Vallant, Nikolina Bašić‐Jukić, Kazunari Tanabe, Georgia Menoudakou, Martín Torres, Carlos Soratti, Daniela Hansen Krogh, Carmen Lefaucheur, Gustavo Fernandes Ferreira, Hélio Tedesco‐Silva, David Hartell, John Forsythe, Lisa Mumford, Peter P. Reese, François Kerbaul, Christian Jacquelinet, Serge Vogelaar, Vassilios Papalois, Alexandre Loupy

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesDepartment of Internal Medicine, University of UtahMedizinische Universität InnsbruckFondation Bettencourt SchuellerMedizinische Universität WienAgence Nationale de la RechercheMedizinische Universität GrazGovernment of South AustraliaHealth Resources and Services AdministrationInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleDepartment of Medicine, Georgetown UniversityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePopulationBetacoronavirusVirologyTransplantationOrgan transplantationCoronavirus InfectionsIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)Environmental healthOutbreakDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preliminary data suggest that COVID-19 has reduced access to solid organ transplantation. However, the global consequences of the COVID-19 pandemic on transplantation rates and the effect on waitlisted patients have not been reported. We aimed to assess the effect of the COVID-19 pandemic on transplantation and investigate if the pandemic was associated with heterogeneous adaptation in terms of organ transplantation, with ensuing consequences for waitlisted patients. METHODS: In this population-based, observational, before-and-after study, we collected and validated nationwide cohorts of consecutive kidney, liver, lung, and heart transplants from 22 countries. Data were collected from Jan 1 to Dec 31, 2020, along with data from the same period in 2019. The analysis was done from the onset of the 100th cumulative COVID-19 case through to Dec 31, 2020. We assessed the effect of the pandemic on the worldwide organ transplantation rate and the disparity in transplant numbers within each country. We estimated the number of waitlisted patient life-years lost due to the negative effects of the pandemic. The study is registered with ClinicalTrials.gov, NCT04416256. FINDINGS: Transplant activity in all countries studied showed an overall decrease during the pandemic. Kidney transplantation was the most affected, followed by lung, liver, and heart. We identified three organ transplant rate patterns, as follows: countries with a sharp decrease in transplantation rate with a low COVID-19-related death rate; countries with a moderate decrease in transplantation rate with a moderate COVID-19-related death rate; and countries with a slight decrease in transplantation rate despite a high COVID-19-related death rate. Temporal trends revealed a marked worldwide reduction in transplant activity during the first 3 months of the pandemic, with losses stabilising after June, 2020, but decreasing again from October to December, 2020. The overall reduction in transplants during the observation time period translated to 48 239 waitlisted patient life-years lost. INTERPRETATION: We quantified the impact of the COVID-19 pandemic on worldwide organ transplantation activity and revealed heterogeneous adaptation in terms of organ transplantation, both at national levels and within countries, with detrimental consequences for waitlisted patients. Understanding how different countries and health-care systems responded to COVID-19-related challenges could facilitate improved pandemic preparedness, notably, how to safely maintain transplant programmes, both with immediate and non-immediate life-saving potential, to prevent loss of patient life-years. FUNDING: French national research agency (INSERM) ATIP Avenir and Fondation Bettencourt Schueller.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations311
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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