Assessing health care disparities in US organ procurement organizations
Notice bibliographique
Résumé
There is extensive system-wide evidence of disparities in access to organ transplantation in the US based on race, ethnicity, and socioeconomic status. However, little information is available regarding care disparities among US organ procurement organizations (OPOs). Commissioned by the US Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS), we studied racial/ethnic disparities in organ donation and transplantation across and within OPOs. Based on the 2020 CMS final rule, we calculated OPO donation and organ transplantation rates with 95% confidence intervals for racial (Black, White, and Asian American and Pacific Islander, AAPI) and ethnic (Hispanic and non-Hispanic) groups. OPOs were ranked with national rates as references and classified according to the CMS 3-tier system. Of the 58 OPOs, 8 and 4 had donation rates lower for Black and AAPI donors than for White donors; 21 and 18 had organ transplantation rates lower for Black and AAPI donors than for White donors; 1 and 1 had a donation rate or organ transplantation rate lower for Hispanic donors than for non-Hispanic donors. Significant racial/ethnic disparities in organ donation and transplantation exist among many OPOs, whereas the overall OPO performance is dominated by White and non-Hispanic donors. These disparities may be influenced by variations and structural barriers in resource access, donor identification, transplantation referral, and waitlisting processes-some of which lie partially outside the direct control of OPOs and disproportionately affect disadvantaged populations. Results support equitable organ donation and allocation through enhanced awareness of health care disparities, increased accountability of OPOs, and informed policies and interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».