Operations Research to Solve Kidney Allocation Problems: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the context of kidney transplantation, health, compatibility, and availability of organs need to be considered to allocate kidneys. Operations research enables health care administrators to optimize resource allocation problems (e.g., kidney allocation for kidney transplant) as well as scheduling problems (staff scheduling and patient scheduling). Operations research employs various techniques incorporating both soft and hard constraints in the equations. The goal is to reduce the gap between demand and supply using advance organ allocation systems and enable adequate access. This paper aims to synthesis the evidence on the use of operations research for allocating deceased donor organs. We also assessed the quality of published studies. Methods: We searched MEDLINE and EMBASE databases from 1946 up to May 2022 without any restrictions. We included studies that explore the methods about the distribution of kidneys from a deceased donor using operations research methods for the conflict resolution if they explore the optimal threshold level to accept/reject a transplant and optimal kidney acceptance strategies for stochastically arriving organs. One investigator (NS) screened each title and abstract and reviewed full text articles and abstracted the data from eligible studies. Results: This scoping review included three published studies that employed operations research techniques. Ahn and Hornberger et al. developed a semi Markov model with five states while examining minimal threshold level of accepting and rejecting the kidney based on QALY index based patient specific ratings. Later on, the sequential stochastic assignment model was developed by Su and Zenios in 2005 and included multiple patients and panelized those who rejected the offer. Stanford et al. suggested a blood type compatible queuing model for stochastically arriving kidneys from deceased donors. Conclusions: The present study is the first to systematically review the operations research methods to manage time and limit wait times with establishing the optimal threshold level to accept/reject a transplant and optimal kidney acceptance strategies for stochastically arriving organs.
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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 | 0,029 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».