The Suitability of Potential Organ Donors Using Real Case-Scenarios; Do we Need to Create a “Donor Board” Process for Donors Perceived as Unlikely Suitable?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite availability of selection criteria, different interpretations can lead to variability in the appreciation of donor eligibility with possible viable organs missed. Our primary objective was to test the perception of feasibility of potential organ donors through the survey of a small sample of external evaluators. Methods: Clinical scenarios summarizing 66 potential donors managed in the first year of our Organ Recovery Center were sent to four critical care physicians to evaluate the feasibility of the potential donors and the probability of organ procurement. Results: Potential donors procuring at least one organ were identified in 55 of the 66 cases (83%). Unanimity was reached in 38 cases, encompassing 35 out of the 55 converted and 3 of the non-converted donors. The overall agreement was moderate (kappa = 0.60, 95% CI: 0.37–0.82). For the organs finally procured for transplantation, organ donation was predicted for the majority of the cases, but high discrepancy was present with the final outcome of organs not procured (particularly liver and kidney). Conclusion: The assessment of a potential donor is a complex dynamic process. In order to increase organ availability, standardized electronically clinical data, as well a “donor board” structure of decision might inform future systems.
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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 | 0,039 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».