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Enregistrement W4220818370 · doi:10.1080/19382014.2022.2047571

Impacts of the COVID-19 pandemic on a human research islet program

2022· article· en· W4220818370 sur OpenAlexafffundabout
Tina J. Dafoe, Theodore dos Santos, Aliya F Spigelman, James Lyon, Nancy Smith, Austin Bautista, Patrick E. MacDonald, Jocelyn E. Manning Fox

Notice bibliographique

RevueIslets · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)IsletDistribution (mathematics)BiologyMedicineDiseaseDiabetes mellitusInfectious disease (medical specialty)Internal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designated a pandemic in March 2020, the spread of severe acute respiratory syndrome virus 2 (SARS-CoV2), the virus responsible for coronavirus disease 2019 (COVID-19), led to new guidelines and restrictions being implemented for individuals, businesses, and societies in efforts to limit the impacts of COVID-19 on personal health and healthcare systems. Here we report the impacts of the COVID-19 pandemic on pancreas processing and islet isolation/distribution outcomes at the Alberta Diabetes Institute IsletCore, a facility specializing in the processing and distribution of human pancreatic islets for research. While the number of organs processed was significantly reduced, organ quality and the function of cellular outputs were minimally impacted during the pandemic when compared to an equivalent period immediately prior. Despite the maintained quality of isolated islets, feedback from recipient groups was more negative. Our findings suggest this is likely due to disrupted distribution which led to increased transit times to recipient labs, particularly those overseas. Thus, to improve overall outcomes in a climate of limited research islet supply, prioritization of tissue recipients based on likely tissue transit times may be needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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