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Enregistrement W4408406573 · doi:10.1097/lvt.0000000000000599

A snapshot of challenges and opportunities faced by the scientific workforce in liver transplantation—a survey of the International Liver Transplantation Society (ILTS)

2025· article· en· W4408406573 sur OpenAlexaff
Zoltán Czigány, Aghnia J. Putri, Decan Jiang, Raphaël Meier, Juliet Emamaullee, David Al‐Adra, Li Pang, Joohyun Kim, Monique M.A. Verstegen, F. Meister, Georg Lurje, Valeria R. Mas, Mamatha Bhat, Eliano Bonaccorsi‐Riani, Paulo N. Martins

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovo NordiskDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineLiver transplantationTransplantationWorkforceGovernment (linguistics)Medical educationInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basic and translational research (B&TR) in liver transplantation (LT) underwent considerable changes and shifts over the past decade. To capture the current landscape and future potential of B&TR in LT, we conducted an online survey within the International Liver Transplantation Society (ILTS) community. The survey aimed to collect comprehensive data on the respondents' characteristics, qualifications, experiences, and research activities, providing the present state and future directions of B&TR in LT. Between October 2023 and January 2024, an online survey consisting of 35 key items was distributed to the ILTS community through newsletters and social media channels. Data were analyzed using a combination of quantitative and qualitative methods. The survey gathered 153 valid responses, with 79% of respondents possessing relevant experience in B&TR and 76% reporting concurrent clinical duties. Some 62% hold faculty positions, with 34% identifying as MDs and 44% holding combined MD/PhD degrees. About 71% of scientists with clinical duties reported challenges in conducting B&TR, with 57% citing a lack of time and 41% pointing to insufficient funding. Nevertheless, 69% of respondents currently receive research funding, with 58% supported by government or public sources. Among early career researchers, 57% reported receiving average or poor mentoring, and 30% indicated insufficient protected time for research. Looking ahead, advancing technologies, machine learning/artificial intelligence, multi-omics, xenotransplantation, and machine perfusion were highlighted as areas with the potential to significantly shift the paradigm in the near future. Our survey captured insights from B&TR scientists within the ILTS, identifying both challenges and opportunities for future developments and aiding in the strategic direction of the society's initiatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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