MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407805473 · doi:10.1097/txd.0000000000001748

Feasibility and Optimization of Donation Advisor: a Decision Support Tool for Deceased Organ Donation and Transplantation

2025· article· en· W4407805473 sur OpenAlexaff
Sonny Dhanani, Rashi Ramchandani, J Allan, Natasha Hudek, Christophe L. Herry, Nathan Scales, Neill K. J. Adhikari, Karen E. A. Burns, Michaël Chassé, Akshai Iyengar, Maureen O. Meade, Tim Ramsay, Damon C. Scales, Markus Selzner, Alp Şener, Marat Slessarev, Heather Talbot, Matthew J. Weiss, Jeffrey S. Zaltzman, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueTransplantation Direct · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreThe Quebec Population Health Research NetworkCanadian Heart Research CentreMcMaster UniversityQueensway-Carleton HospitalUniversité de MontréalWestern UniversityUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDonationOrgan donationUsabilityTransplantationIntensive care medicineMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to evaluate the ability of Donation Advisor (DA), a validated clinical decision support tool that uses continuous monitoring, variability analysis, and predictive models, to (i) predict likelihood of successful donation after circulatory determination of death (DCD) before withdrawal of life-sustaining measures (WLSM), and (ii) describe ischemia during WLSM in DCD patients. Methods: Eligible patients were screened at the 5 sites where DA was implemented. DA reports were generated in real time but shown to clinicians after the donation was complete (noninterventional). Clinicians were interviewed for improvement of the tool. Results: We enrolled 34 donor patients in the study; 27 had DCD attempts and 20 proceeded to organ recovery. DA reports were generated before WLSM in all 27 attempted DCD patients (100%) while post-WLSM ischemia reports were generated in 26 of 27 DCD attempts (96%). Nineteen of 34 involved clinicians completed interviews, 10 from intensive care, and 9 from transplantation team members. Following a user-centered design approach, feedback was used to create 5 versions. Revisions included additions, removals, clarifications, and formatting changes; the number of revisions decreased with each amendment. The report's predictive scores were found to be useful by most practitioners (83%). We identified barriers and drivers to use the report in future practice, some of which may be addressed through improved education and awareness. Conclusions: DA can be deployed in real time during the DCD process. The usefulness and usability of the DA report has improved through user feedback; both barriers and drivers to implementation exist.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransplantation DirectMême sujetOrgan Donation and TransplantationTravaux en français237 207