Consensus Statement on Organ Donation from COVID-Positive Deceased Donors-Indian Society of Organ Transplantation, Liver Transplant Society of India and Indian Society for Heart and Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
COVID has drastically impacted organ donation across the world, leading to untold misery for thousands of patients who have been waiting for organs. Early rules on the use of organs from COVID positive or affected donors were stringent due to the fear of spread of disease or thrombotic complications in patients who received these organs. However much has changed in the past two years. Most of our adult population has either been infected with COVID, or has received two doses of vaccine, or both. The current variant, despite being more infective, is associated with mild disease, especially in those who have been vaccinated Our armamentarium against severe COVID has improved dramatically in the past year- we have effective vaccines, monoclonal antibodies for treatment of mild COVID in high risk patients and post exposure and antiviral prophylaxis and treatment which can substantially reduce the risk of severe COVID requiring ICU admission. The risk of transmission of COVID infection has to be balanced against the risk of patients dying with end organ disease. We will have to learn to live with COVID- this also means investigating whether organs from donors who are, or have been COVID positive can be used with acceptable risk –benefit in selected patients with end stage organ failure. This document is a summary of evidence and information regarding donor screening for SARS-CoV-2 and considerations for organ acceptance from donors with a history of COVID-19.
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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 | 0,022 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,009 |
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 ».