Canadian organ donation organizations’ donor audit processes: an environmental scan
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Deceased donor audits (DAs) allow organ donation and transplantation systems to measure and analyze missed donation opportunities (MDOs). Missed donation opportunities can harm both patients/families denied the opportunity to donate and patients on transplant waitlists denied access to lifesaving organs. In Canada, there are no national standards for DAs, data analysis, nor accountability processes surrounding MDOs. Understanding DA current practice in each jurisdicton would facilitate developing a national strategy for DAs. METHOD: All provincial organ donation organizations (ODOs) were invited to participate in an environmental scan (ES) of current DA practices. The two ES phases were an electronic survey followed by semistructured interviews. We collected information about the objectives, frequency, scope, data collection methodology, resources required, definitions/metrics used, and process for reporting outcomes. RESULTS: All eleven ODOs participated in both phases of the ES (July and October 2019). The primary purposes for conducting DAs were to estimate the following: 1) donor potential (5/11, 45%); 2) system performance at the provincial level (3/11, 27%); and 3) system performance at the hospital level (3/11, 27%). Frequency of DAs varied from weekly to annually, depending on the availability of death reports, urban vs rural setting, and staffing. High variability was observed in DA methodology, donor definitions, and metrics across jurisdictions. CONCLUSION: There is significant variability across Canadian ODOs in the methodology, definitions, timeliness, data collection, and reporting of DAs. This underscores the need for a national donor audit strategy to reduce preventable harm from MDOs to patients/families at end of life and those on transplant waitlists.
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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 | 0,041 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».