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Enregistrement W4378214580 · doi:10.3389/ti.2023.11012

Solid Organ Donation and Transplantation in the United Kingdom: Good Governance is Key to Success

2023· review· en· W4378214580 sur OpenAlexaff
Charlotte Johnston-Webber, Jasmine Mah, Apostolos Prionas, Simon Streit, George Wharton, John Forsythe, 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 donationMedicineDonationTransplantationCorporate governanceOrgan transplantationPublic relationsSurgeryPolitical scienceBusinessLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United Kingdom (UK) supports a highly successful organ donation and transplantation program. While the UK originally had one of the lowest organ donation rates in Europe, sustained reforms have resulted in steady improvement. Of note, the UK nearly doubled its rate of deceased donations between 2008 and 2018. In this report, we present a case study of the UK organ donation and transplantation program as an example of a complete system with sound and inclusive governing structures that are strongly integrated with critical programs focused on training and research. This study was based on an initial targeted review of the literature led by a UK expert that included guidelines, national reports, and academic papers. Feedback solicited from other European experts was incorporated into our findings via an iterative process. Overall, the study highlights the stepwise evolution of the UK program that ultimately became successful largely due to ongoing collaborative efforts carried out at all levels. Centralized coordination of all aspects of the program remains a key driver of improved rates of organ donation and transplantation. The designation and empowerment of expert clinical leadership have helped to maintain focus and promote ongoing quality improvement.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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