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Enregistrement W4387610499 · doi:10.1097/01.tp.0000993160.57764.9a

210.1: Examining the potential for uncontrolled organ donation subsequent to out-of-hospital cardiac arrest in Canada

2023· article· en· W4387610499 sur OpenAlexaffabout
Chelsea Lanos, Alan M Batt, Ian R. Drennan, Sonny Dhanani, Christian Vaillancourt, Steve Lin, Karim Solimon, Dominique Cook

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensLakeridge HealthSt. Michael's HospitalSunnybrook HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrgan donationDonationMedicineGerontologyPolitical scienceSurgeryLawTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The demand for organs exceeds the amount of available organs through conventional organ donation pathways around the world. This has led to the exploration of alternative pathways, including the use of patients who have unsuccessful resuscitation subsequent to out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). However there are no Uncontrolled Donation after Cardiac Death (uDCD) pathways that consider or utilize the OHCA population to address these shortages in Canada. Approximately 4,500 Canadians are on organ transplant waitlists at one time, with donation rates between 8.8 and 21.2 donors per million. There are an estimated 40,000 OHCAs each year in Canada, and a large majority are not transported by paramedics or do not survive, leaving behind a considerable population of potential donors eligible for uDCD. A critical review of the literature suggests that uDCD subsequent to OHCA is a viable opportunity to increase the organ donor pool in Canada, and quantifying this potential will inform future opportunities to increase donation. Methods: A retrospective observational cohort study was conducted, using data from the Canadian Resuscitation Outcomes Consortium (canROC) registry. Consecutive OHCA cases from January 1, 2016 to December 31, 2018 were analyzed. Five sets of international uDCD criteria (including one informed by local subject matter experts) were applied to the study population in order to approximate the potential donor pool within this OHCA population. This study sought to identify a range of potential, based on several best and worst case scenarios.Results: Of 33,076 OHCA cases, a total study population of 9353 was identified. Of these, 4331 were not transported to hospital after resuscitation. A range of 830 to 3727 potential donors were identified (depending on uDCD criteria applied), translating to an additional 1743 to 7827 organs retrieved per year (based on 2.1 organs per donor) and representing a range of 18,824.4 to 84,531.6 Quality Adjusted Life Years (QALYs) for potential recipients.Conclusions: Utilizing the OHCA population in uDCD pathways could have a significant impact on organ transplant waitlists in Canada. This study demonstrates the viability of the adult OHCA population to increase the potential donor pool with uDCD, which could also have large financial and economic impacts. However, creating and implementing such programs would face challenging logistical, geographical, medical-legal and ethical barriers, which would need to be addressed in order to contribute to meaningful change. This study is an important foundational step in the development of a program of research to understand and identify the potential for uDCD after OHCA in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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