The Health Value of Kidney Exchange and Altruistic Donation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Living donor kidney transplantation (LTx) is the preferred treatment for patients with end-stage renal disease. Kidney exchange programs (KEPs) promote LTx by facilitating exchange of donors among patients who are not compatible with their donors. We analyze and maximize the efficacy and effectiveness of KEPS from a health value perspective and the health value of altruistic donation in KEPs. METHODS: We developed a Markov model for the health outcomes of patients, which was embedded in a discrete event simulation model to assess the effectiveness of allocation policies in KEPs. A new allocation policy to maximize health value was developed on the basis of integer programing techniques. The evidence-based transition probabilities in the Markov model were based on data from the Dutch KEP using a variety of econometric models. Scenarios analysis was presented to improve robustness. RESULTS: The efficacy of the Dutch KEP without altruistic donation is reflected by the increase in expected discounted quality-adjusted life-years (QALYs) by 3.23 from 6.42 to 9.65. The present Dutch policy and the policy to maximize the number of transplants achieve 63% of the potential efficacy gain (2.11 discounted QALYs). The new policy achieves 69% of this gain (2.33 discounted QALYs). When systematically enrolling altruistic donors in the KEP, the new policy increased expected discounted QALYs by 4.05 to 10.27 and reduced inequities for patients with blood type O. CONCLUSIONS: The Dutch KEP can increase health value for patients by more than half. An allocation policy that maximizes health outcomes and maximally allows altruistic donation can yield significant further improvements.
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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 | 0,001 | 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 ».