A Population-Based Analysis of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Solid Organ Transplantation in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on solid organ transplantation. Background: COVID-19 caused unprecedented disruption to solid organ transplantation (kidney, liver, heart, lung). Concerns about safety and decreases in deceased donors due to pandemic lockdowns have been described as potential causes. Methods: We report population-based rates of transplantation during the first 3 waves of COVID-19 in Ontario, Canada (March 1, 2020-July 3, 2021) versus a pre-COVID-19 baseline period (January 1, 2017-February 29, 2020). Poisson models were used to predict transplantation rates during COVID-19, based on pre-COVID-19 rates, and generate observed to expected rate ratios (RRs). Ninety-day transplant outcomes (mortality, retransplantation, transplant nephrectomy) were captured. Results: A 34.4% decrease (RR, 0.656; 95% confidence interval [CI], 0.586-0.734) in transplant rates was observed, coinciding with wave 1 and the deployment of a provincial transplant triaging system. Transplants decreased by 14.6% in wave 2 (RR, 0.854; 95% CI, 0.770-0.947) and 23.1% in wave 3 (RR, 0.769; 95% CI, 0.690-0.857) despite the triaging system not being activated. Overall, there was a 24.3% decrease (RR, 0.757; 95% CI, 0.679-0.844) in transplant rates, equivalent to 409 fewer transplants. No sustained changes were observed in heart or liver but sustained and large decreases were seen for lung (RR, 0.664; 95% CI, 0.482-0.915) and kidney (RR, 0.721; 95% CI, 0.602-0.863) transplantation. A low prevalence (1.7%) of COVID-19 infection within 90 days of transplantation was seen. No differences were observed in other 90-day outcomes. Conclusions: Early safety concerns limited transplantation to immediate life-saving procedures; however, the reductions in kidney and lung transplants continued for the rest of the pandemic, where no restrictions were in place.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».