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Enregistrement W4415252469 · doi:10.1097/lvt.0000000000000751

Variations in liver allocation systems across continents with a focus on MELD exceptions

2025· article· en· W4415252469 sur OpenAlexaffabout
Tomohiro Tanaka, Abdul Hakeem, Ryan Chadha, Wojciech G. Polak, Claire Francoz, Carmen Vinaixa, Francesco Paolo Russo, Gökhan Kabaçam, Pål‐Dag Line, Ken Liu, Prosanto Chaudhury, Anjana Pillai, Alan G. Contreras, Nazia Selzner, Julie K. Heimbach

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoGrifolsGilead Sciences
Mots-clésLiver transplantationOrgan donationDonationResource allocationUnited Network for Organ SharingLiver diseaseHealth care rationingResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations in liver allocation systems worldwide are presented, with a specific focus on regional differences and their potential impact on outcomes, with the goal of serving as a reference for future policy development. Summaries of liver allocation across multiple European, Scandinavian, and Asian systems, as well as the combined allocation system of Australia plus Canada, the United States, and the systems in Central America, South America, and the Caribbean are reviewed. A comprehensive comparison of how different regions address MELD exceptions, primarily focusing on hepatocellular carcinoma, along with the most common etiologies of liver disease requiring transplantation is presented. In addition, the adoption of living donation and donation after circulatory death is discussed. The study involves contributions from a diverse group of world experts in liver transplantation and may serve as an essential resource to foster international dialogue as countries strive to optimize organ allocation policies, including MELD exceptions.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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