Preventable harm in the Canadian organ donation and transplantation system: a descriptive study of missed organ donor identification and referral
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Deceased organ donation is predicated on timely identification and referral (IDR) of potential organ donors. Many Canadian provinces have legislated mandatory referral of potential deceased donors. Untimely or missed IDRs are safety events where best or expected practice has not occurred causing preventable harm to patients and denying families the opportunity of donation at end of life (EOL) as well as denying transplant waitlist patients access to lifesaving organs. METHODS: We requested donor definitions and data to calculate IDR, consent, and approach rates from all Canadian organ donation organizations (ODOs) for 2016-2018. We then estimated the number of missed IDR patients who were eligible for approach (safety events) and the associated preventable harm to patients at EOL and on transplant waitlists. RESULTS: Annually, there were 63-76 missed IDR patients eligible for approach (3.6-4.5 per million population [PMP]) from four ODOs-three with mandatory referral legislation. Applying each ODO's approach and consent rates for the corresponding year, there were 37-41 missed donors (2.4 donor PMP) annually. Assuming three transplants per donor, the theoretical number of missed transplants would be 111-123 (6.4-7.3 transplants PMP) annually. CONCLUSIONS: Data from four Canadian ODOs show that missed IDR safety events resulted in important preventable harm measured by a lost opportunity for donation of 2.4 donors PMP annually and 354 potentially missed transplants between 2016 and 2018. Given that 223 patients died on Canada's waitlist in 2018, national donor audits and quality improvement initiatives to optimize IDR are essential to reduce preventable harm to these vulnerable populations.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».