Position paper: Models of post-transplant care for individuals with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
There is no consensus on the best model of care for individuals with CF to manage the non-pulmonary complications that persist after lung transplant. The CF Foundation virtually convened a group of international experts in CF and lung-transplant care. The committee reviewed literature and shared the post-lung transplant model of care practiced by their programs. The committee then developed a survey that was distributed internationally to both the clinical and individual with CF/family audiences to determine the strengths, weaknesses, and preferences for various models of transplant care. Discussion generated two models to accomplish optimal CF care after transplant. The first model incorporates the CF team into care and proposes delineation of responsibilities for the CF and transplant teams. This model is reliant on outstanding communication between the teams, while leveraging the expertise of the CF team for management of the non-pulmonary manifestations of CF. The transplant team manages all aspects of the transplant, including pulmonary concerns and management of immunosuppression. The second model consolidates care in one center and may be more practical for transplant programs that have expertise managing CF and have access to CF multidisciplinary care team members (e.g., located in the same institution). The best model for each program is influenced by several factors and model selection needs to be decided between the transplant and the CF center and may vary from center to center. In either model, CF lung transplant recipients require a clear delineation of the roles and responsibilities of their providers and mechanisms for effective communication.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».