121.7: Validation study of the new Canadian deceased organ donation dataset and metrics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An environmental scan of Canadian donor audit (DA) practices in 2019 revealed significant variability in donor definitions, data collection, and performance reporting. To address this, in 2021, a Canadian forum established a national deceased donation minimum data set (MDS), donor definitions, and reporting metrics (Figure). Forum participants recommended piloting and assessing feasibility of data collection before implementation. We aimed to validate the feasibility of ODO collecting the MDS variables. Secondary objectives were to establish agreement on data variables to collect for each donor definition, validate the reporting metrics, and develop knowledge translation tools to support provincial implementation. Figure: Deceased donation branching logicMethod: All Canadian organ donation organizations (ODO) were invited to participate. ODO completed an evaluation tool while reviewing patient charts to establish the feasibility (available, potentially accessible, not available) of collecting data variables in the MDS. The evaluation tool consisted of 40 variables, distributed between seven donor definitions. We set a benchmark feasibility threshold of 80%, meaning each data variable could be collected 80% of the time (either currently or as possible to collect). To establish agreement on which of the 40 variables should be collected for each of the seven donor definitions, we employed a modified Delphi methodology using an iterative survey and feedback. Finally, we sought ODO input on the development of knowledge translation tools to support implementation. Results: 8/11 (73%) ODOs participated. ODO piloted collected the MDS in three iterative rounds with a total of 533 patient charts reviewed. 34/40 (85%) variables met an 80% threshold of being currently collected or possible to collect. Four of six variables not meeting threshold focused on diversity, equity, and inclusion. Our threshold of 70% consensus on variable grouping by donor definition was obtained after two modified Delphi survey rounds. Knowledge translation tools were drafted to support implementation with ODO input. Conclusion: The recommended Canadian deceased donation MDS can be feasibly collected by the majority of Canadian ODO. Data groupings and calculated metrics now align with current ODO practices. The data collected through the MDS and data metrics can support pan-Canadian and jurisdictional estimations of donor potential, quantify actual numbers of deceased donors, assess system performance, and identify missed donation opportunities for quality improvement. This study has provided ODO with an opportunity to familiarize staff with the proposed donor definitions, data elements, and reporting metrics to smooth future implementation. Additionally, expert and user led development of knowledge translation tools will strengthen adoption of the proposed MDS. Organ Donation and Transplantation Collaborative. Canadian Blood Services.
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 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 | 0,045 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».