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Enregistrement W4391699104 · doi:10.2196/50398

Exploring the Potential of an Eye Tissue Donor Reporting App in Enhancing the Procurement of Corneal Donors: Mixed Methods Observational Study

2024· article· en· W4391699104 sur OpenAlexvenueno aff
Dominika Szkodny, Ewa Wróblewska‐Czajka, Mikołaj Stryja, Filip Gara, Edward Wylęgała

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyProcurementOptometryOphthalmologyMedicineBusinessPathologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The availability of donated eye tissue saves and enhances vision in transplant recipients; however, the current demand for tissue surpasses the available supply. Corneal donor shortages lead to increased wait times, delayed surgeries, prolonged visual impairment, and increased inconvenience to patients requiring eye tissue transplantation. A web-based application was previously developed to facilitate easy and intuitive submission of potential donor information. OBJECTIVE: The primary objectives of this study were to assess health care professionals' attitudes toward the potential application and evaluate its effectiveness based on user feedback and donor registrations through the application. METHODS: Researchers used a mixed methods approach, commencing with a literature review to identify challenges associated with donor procurement. Stakeholder interviews were conducted to gauge health care professionals' perspectives regarding the application. User feedback was collected through questionnaires, surveys, and interviews to assess the application's usability and impact. An assessment of the reported potential donors and questionnaire responses were analyzed. RESULTS: The final version of the application successfully reported 24 real cornea donors. Among 64 health care providers who used the application to communicate about potential donors, 32 of them submitted trial entries exclusively for testing purposes. The remaining 8 health care professionals reported potential donors; however, these individuals did not meet the donor qualification criteria. The majority of participants found the application user-friendly and expressed their readiness to use it in the future. Positive ratings were assigned to the layout, appearance, purpose, and specific features of the application. Respondents highlighted the automatic sending of notifications via SMS text messages and the integration of all necessary documents for donor qualification and tissue collection as the most valuable functions of the application. CONCLUSIONS: The study indicates that donor reporting applications offer promising solutions to enhance tissue donor procurement. This application streamlined the reporting process, reduced paperwork, facilitated communication, and collected valuable data for analysis.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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