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Enregistrement W4405664252 · doi:10.1111/ctr.70058

Increased Infectious Risk Donor Status and Equity‐Relevant Predictors of Organ Donation Organization Approach and Caregiver Consent for Deceased Organ Donation in a Canadian Province (2015–2021)

2024· article· en· W4405664252 sur OpenAlexaffabout
Murdoch Leeies, Karen Doucette, Brenden Dufault, Tricia Carta, Owen Mooney, Carmen Hrymak, Nicolette Balzer, Ben Borys, Yasmine ElSalakawy, Mirna Ragheb, Emily Christie, David Collister, Matthew J. Weiss, Sonny Dhanani, Julie Ho

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensTrillium Therapeutics (Canada)University of OttawaUniversity of AlbertaUniversité LavalGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrgan donationDonationRetrospective cohort studyLogistic regressionOrgan transplantationCohortCohort studyInformed consentFamily medicineTransplantationDemographyEmergency medicineSurgeryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current donor risk assessments to identify risk of infectious transmission through transplantation have been criticized as unnecessarily discriminatory for sexual and gender minorities. Little is known about how increased infectious risk donor (IIRD) patients transition through the deceased donation system. We sought to evaluate how IIRD status and other equity-relevant identities impacted the likelihood of a caregiver of a deceased donor being approached for organ donation and the likelihood of caregiver consent. METHODS: We conducted a retrospective, observational cohort study of potential deceased donors referred to a Canadian provincial organ donation organization (ODO) from 2015 to 2021. Our primary outcome is the difference in the likelihood of being approached by the ODO for organ donation for IIRDs compared to baseline risk donors, amongst referred potential deceased organ donors. Secondary outcomes include the difference in caregiver consent for donation for IIRDs compared to baseline risk donors, amongst approached deceased organ donors. We built multivariable logistic regression models to evaluate these outcomes. RESULTS: Amongst all referred potential deceased organ donors, IIRD status did not impact the likelihood of being approached by our ODO for deceased organ donation compared to baseline risk donors (OR 1.695, 95% CI 0.902-3.197). Amongst approached deceased organ donors, there was no significant difference in caregiver consent for donation between IIRD and baseline risk donors (OR 1.854, 95% CI 0.902-3.929). Approached eligible IIRDs were younger with fewer comorbidities, lower KDPI scores, were more likely to have died from anoxic brain injuries and have death determined by neurologic criteria, and more likely to have non-medical injection drug use than baseline risk donors. There were no cases of donor-derived human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis C virus (HCV), or hepatitis B virus (HBV) reported for any donors included, regardless of IIRD status, during the study period. CONCLUSIONS: We found no significant difference in the likelihood of ODO approach in IIRDs compared to baseline risk donors. There was no difference in caregiver consent for donation in IIRDs compared to baseline risk donors. A greater proportion of IIRDs became successful donors compared to baseline risk donors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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