Equity or Equality? Which Approach Brings More Satisfaction in a Kidney-Exchange Chain?
Notice bibliographique
Résumé
In United States (U.S.), government-funded organizations, such as NLDAC, reimburse travel and subsistence expenses incurred during living-organ donation process. However, in Iran, there is a non-governmental organization called Iranian Kidney Foundation (IKF) that funds the direct and indirect costs of donors through charitable donations and contributions from participants in the exchange program. In this article, for countries outside the U.S. that currently use an equality approach, we propose a potential new compensation-apportionment approach (equitable approach) for kidney-exchange chains and compare it with the currently available system (equality approach) in terms of the apportionment of compensation in a kidney-exchange chain to cover the expenses incurred by the initiating living donor of the chain in the act of donation. To this end, we propose a mechanism to apportion compensation among all participating pairs based on the equity approach by utilizing a prediction model to calculate the probability of graft survival in each transplant operation. These probabilities are then used to define the utility of any transplantation, considering the quality of each pair's donated and received kidney in the chain. Afterward, the corresponding cost is apportioned by a mechanism based on the normalized differences between the utility of donated and received kidneys for each incompatible pair of the chain. In summary, we demonstrate that by utilizing the equitable approach, there is more fairness and equity in the allocation of resources in organ-procurement systems, which results in more satisfaction among incompatible pairs. Additional future prospective studies are needed to assess this proposed equitable approach for kidney-exchange chains in countries outside the U.S., such as Iran, that currently use an equality approach.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».