V-213.5: Donor audits in deceased organ donation: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Organ transplantation is a cost-effective treatment for organ failure, but a significant gap exists between the number of available organs and the demand for transplants. Donor audits (DA) have been proposed as a tool to identify barriers in the deceased organ donation process and guide quality improvement efforts. However, there is limited comprehensive evidence on the use and impact of DA in clinical settings. Therefore, in this study we sought to collate and summarize existing literature on DA and how they have been used to guide deceased organ donation and transplantation system performance and quality assurance. Methods: This scoping review followed the Joanna Briggs Institute (JBI) guidance and PRISMA-ScR reporting standards. We conducted a systematic search of the literature on MEDLINE, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature, and Web of Science supplemented by Google on 6 May 2022. We aimed to search studies published after 1995 in English, French, and Spanish. Eligible studies included that reporting on DA focusing on estimating potential and actual deceased organ donors in various healthcare settings. Results: From 2,416 unique citations, 52 studies met the inclusion criteria. The majority focused on estimating potential donors and quantifying actual donors, highlighting missed donation opportunities, with most studies conducted in the UK and published between 2001 and 2006. Motivations for DA included enhancing donation programs and guiding quality improvement efforts. Barriers to donation included family decline and failure to identify potential donors. Quality improvement initiatives suggested include enhancing healthcare professionals’ education and improving donor management protocols. Conclusion: DA provides valuable insights into deceased organ donation programs and can help identify missed donation opportunities and barriers in clinical settings. Strategies to address these barriers, such as improving family approaches and strengthening donation practices, may enhance access to organ transplants. Further research is needed to assess the efficacy of DA in improving organ donation rates and transplant outcomes. This study has been funded by Canadian Blood Services.
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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 | 0,027 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».