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Enregistrement W4378213956 · doi:10.3389/ti.2023.11008

Lessons From the Portuguese Solid Organ Donation and Transplantation System: Achieving Success Despite Challenging Conditions

2023· review· en· W4378213956 sur OpenAlexaff
Simon Streit, Charlotte Johnston-Webber, Jasmine Mah, Apostolos Prionas, George Wharton, Jorge Paulino, Ana Paula Figueirêdo de Montalvão França, Elías Mossialos, Vassilios Papalois

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAlexander S. Onassis Public Benefit Foundation
Mots-clésOrgan donationTransplantationDonationPortugueseMedicineOrgan transplantationPublic relationsIntensive care medicinePolitical scienceSurgeryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, Portugal has become one of the world leaders in organ donation and transplantation despite significant financial constraints. This study highlights how Portugal achieved success in organ donation and transplantation and discusses how this information might be used by other countries that are seeking to reform their national programs. To accomplish this goal, we performed a narrative review of relevant academic and grey literature and revised our results after consultation with two national experts. Our findings were then synthesized according to a conceptual framework for organ donation and transplantation programs. Our results revealed several key strategies used by the Portuguese organ donation and transplantation program, including collaboration with Spain and other European nations, a focus on tertiary prevention, and sustained financial commitment. This report also explores how cooperative efforts were facilitated by geographical, governmental, and cultural proximity to Spain, a world leader in organ donation and transplantation. In conclusion, our review of the Portuguese experience provides insight into the development of organ donation and transplantation systems. However, other countries seeking to reform their national transplant systems will need to adapt these policies and practices to align with their unique cultures and contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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