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Enregistrement W4378214421 · doi:10.3389/ti.2023.11006

A Conceptual Framework for Evaluating National Organ Donation and Transplantation Programs

2023· article· en· W4378214421 sur OpenAlexaff
Charlotte Johnston-Webber, Jasmine Mah, Simon Streit, Apostolos Prionas, George Wharton, Elías Mossialos, Vassilios Papalois

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversidad de CantabriaUniversidade de LisboaAlexander S. Onassis Public Benefit FoundationNational and Kapodistrian University of Athens
Mots-clésConceptual frameworkMedicineProcess (computing)Organ donationProcess managementHealth careManagement scienceEquity (law)TransplantationPlan (archaeology)Knowledge managementComputer scienceBusinessPolitical scienceSociologySurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceptual frameworks are valuable resources that can be used to guide the planning, evaluation, and development of healthcare services. However, there are currently no comprehensive frameworks focused on organ donation and transplantation that identify the critical factors underlying a successful national program. To address this knowledge gap, we developed a conceptual framework that takes into account all major domains of influence, including political and societal aspects as well as clinical implementation. The framework was initially constructed based on a targeted review of the relevant medical literature. Feedback provided by a panel of international experts was incorporated into the framework via an iterative process. The final framework features 16 essential domains that are critical for initiating and maintaining a successful program and improving the health of patients with organ failure. Of particular note, these domains are subject to three overarching health system principles: responsiveness, efficiency, and equity. This framework represents a first attempt to develop a whole-system view of the various factors that contribute to the success of a national program. These findings provide a useful tool that can be adapted to any jurisdiction and used to plan, evaluate, and improve organ donation and transplantation programs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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