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Enregistrement W4403830549 · doi:10.1681/asn.20245gh9s9d9

Main Obstacles of Pre-kidney Transplant Work-Up: A Quality Assessment/Process Improvement Program

2024· article· en· W4403830549 sur OpenAlexaff
Abdelrahman Elsebaie, Natalie Witton, Wilma M. Hopman, David C Holland, M. Khaled Shamseddin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Work (physics)MedicineQuality (philosophy)Intensive care medicineUrologyProcess managementComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Failure to complete a comprehensive pre-kidney transplant workup results in increased dialysis exposure and poorer post-transplant survivals. Failure also puts stress on transplant centers’ resources, as referrals continue to come, patients who are in ‘pending activation limbo’ are either neglected or detract from new patients’ evaluation. Candidates are worked-up by our transplant program after referral rather than by the dialysis programs where candidates are universally referred to transplant centres after finalizing workup. We are aiming to assess metrics of quality at our program focusing on variability in the time taken for completion of pre-transplant workup among different coordinators, processes, and populations. Methods: This is a single center retrospective study evaluating the duration and obstacles of pre-kidney transplant workup of all in limbo candidates who were evaluated at our program prior to January 1, 2021. Data will be compared with candidates’ workup during a later period, when a more regular chart review was adopted by our newer coordinator to expedite workup. Results: 112 candidate’s files were reviewed by January 1, 2021. 54 (48.2%) candidates were in limbo [Age 54.5±10.7 years, female (44.4%), Caucasian (74.1%)], 38 files were closed due to patients’ wishes or nonadherence and 20 others had expired. By March 1, 2024, 47 (87%) in limbo candidates received a transplant decision while 7 patients stayed in workup. Median time from assessment to transplant decision was 23.3 (14.3-37.1) months, while time from chart review to transplant decision was 7.7 (3-16) months. Patients who are still in workup live further away from our center, were assessed once (P 0.035), and have a longer median workup to date 44.6 (42.4-55.7) months. The median time to transplant decision of candidates with more frequent pre-transplant assessments compared with those with less frequent assessments was shorter (20.2 vs 27.1 months, P 0.037). Finally, at the time of transplant decision, 38 (81%) patients were on dialysis (24 on dialysis > 24 months, 9 (24%) on dialysis < 1 year). Conclusion: Regular chart review and frequent assessments of pre-transplant candidates result in shorter workup and dialysis vintage.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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