Protocol and Statistical Analysis Plan for a Comparative Interrupted Time Series Evaluation of the Impact of Deemed Consent for Organ Donation Legislative Reform in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian province of Nova Scotia recently became the first North American jurisdiction to implement deemed consent for deceased organ donation as part of a comprehensive legislative reform of their donation and transplantation system. This study will examine the performance metrics and effectiveness of this policy in comparison with other Canadian provinces via a natural experiment evaluation. We will use a cross-sectional controlled interrupted time series quasi-experimental design. Our primary outcome will be consent for deceased donation as confirmed at the time of eligibility (prior registered intent to donate will be noted but not be considered positive unless affirmed at the time of eligibility). Secondary outcomes will include identification and referral of patients who are potential donors, rates of family override of previously registered intent to donate, and donation and transplantation rates per million population. Data will be collected from potential donor audits in Nova Scotia and 3 control provinces (provinces in Canada without deemed consent policies). Study outcomes will be compared in Nova Scotia relative to control provinces in the 3 y before and 3 y after the implementation of legislative reform. These provinces were selected as having systems resembling those of Nova Scotia but without deemed consent.Using controlled interrupted time series methodology compared with other Canadian provinces with otherwise similar systems, we aim to isolate the impact of the deemed consent aspect of legislative reform in Nova Scotia using a robust natural experiment evaluation design as much as possible. Careful selection of outcome measures will allow donation and transplantation stakeholders to properly evaluate if similar reforms should be considered in their jurisdictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».