Financial toxicity in living donor liver transplantation: A call to action for financial neutrality
Notice bibliographique
Résumé
After 2 decades of limited growth, living donor liver transplant (LDLT) has been increasingly accepted as a promising solution to the growing organ shortage in the US. With experience, LDLT offers superior graft and patient survival with low rates of rejection. However, not all waitlisted patients have equal access to LDLT, with financial toxicity representing a substantial barrier. Potential living liver donors face indirect, direct, and opportunity costs associated with donation as well as insurance-based discrimination and variable employer leave policies. There are multiple potential national, local, and patient-centered solutions to address some of the cost-related issues associated with living LDLT. These include standardization of employer leave policies, creation of federal and state-led tax relief programs, optimization of National Living Donor Assistance Center use, engagement of independent living donor advocates, creation of financial toolkits, and encouragement of recipient or donor-led fundraising. In this piece, members of the North American Living Liver Donation Group, a consortium of 37 LDLT programs, explore these financial challenges and discuss solutions to achieve financial neutrality, where individuals can donate free from financial constraints or gains. As a community, it is imperative that we confront factors driving financial toxicity to improve equity and access to LDLT.
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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 | 0,073 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,031 |
| Communication savante | 0,028 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,100 | 0,106 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».