Facteurs qui influent sur le consentement au don d’organes : étude rétrospective basée dans la population
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Contexte: Améliorer l’approche des donneurs d’organes potentiels et obtenir leur consentement pourrait favoriser l’autonomie des patients et donner accès à un plus grand nombre d’organes à transplanter. Nous avons voulu identifier les facteurs modifiables qui influent sur le consentement au don d’organes. Méthodes: Nous avons procédé à une étude de cohorte rétrospective regroupant les adultes (≥ 18 ans) consécutivement orientés vers le système de don d’organes en Ontario entre avril 2013 et juin 2019. Nous avons analysé les données cliniques et démographiques des patients, les données relatives à leurs mandataires et les particularités des approches pour le consentement au don. Les paramètres de l’étude étaient le consentement au don d’organes et le taux d’approches. Nous avons analysé les liens indépendants entre le consentement et les facteurs propres aux approches et au système. Résultats: Nous avons identifié 34 837 signalements de donneurs d’organes potentiels, dont 6548 (18,8 %) ont fait l’objet d’approches auprès de leurs mandataires en vue d’un consentement. Parmi ces derniers, 3927 (60,0 % des approches) ont mené à un consentement au don d’organes et 1883 patients (48,0 % des consentements) ont effectivement été donneurs. La raison la plus courante pour laquelle des mandataires n’ont pas été approchés en vue du consentement à un don potentiel était un retard de signalement de la part de l’équipe soignante (45,2 %). Les facteurs modifiables indépendants associés au consentement incluaient : approche téléphonique (rapport des cotes [RC] ajusté 0,46, intervalle de confiance IC à 95 % 0,35–0,58) et approche en collaboration avec le médecin et la coordination des dons (RC ajusté 1,26, IC à 95 % 1,01–1,59). Interprétation: Le consentement au don d’organes a été associé à plusieurs facteurs modifiables. Les organisations devraient cibler des interventions visant à assurer un signalement rapide aux organisations de don d’organes, favoriser les approches en personne et promouvoir la participation des médecins au processus d’approche.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».