Missed Organ Donation Opportunities in Patients With Devastating Brain Injury: A Prospective Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Determine the incidence and predictors of missed organ donation opportunities. DESIGN: Population-based, prospective cohort study. SETTING: All adult ICU and PICU (medical, surgical, neurologic, and cardiovascular) and emergency departments (EDs) in a Canadian province with a population of 5 million. PATIENTS: Consecutive patients that died with devastating brain injury, regardless of etiology, and were mechanically ventilated in the last 12 hours of life over a period of 42 months. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Patients were defined as eligible potential donors if they were diagnosed with death by neurologic criteria (DNC), probable DNC (neurologic examination consistent, but without full assessment), or had death by circulatory criteria (DCC) within 2 hours of withdrawal of life-sustaining measures (WLSMs). Missed donation opportunities were defined as occurring when there was no evidence in the medical record that the family of an eligible potential donor was approached regarding donation. Multivariable logistic regression was performed to identify predictors of missed opportunities. There were 3481 patients and 1072 eligible potential organ donors, including 481 with confirmed DNC, 154 with probable DNC, and 437 with DCC within 2 hours of WLSM. There were 172 (16%) missed organ donation opportunities. In multivariable analysis, risk factors included older age (odds ratio [OR] per decade, 1.1 [1.0-1.3]), death in an ED rather than ICU (OR, 5.4 [3.0-10.0]), death in a regional rather than urban hospital (OR, 2.8 [1.7-4.6]), and DCC rather than DNC (6.7 [4.4-10.1]). Missed opportunities were less common when the most responsible physician was a donation specialist (OR, 0.3 [0.2-0.5]). Missed cases categorized as probable DNC were proportionally more common in EDs (45%) than in ICUs (21%; p = 0.0005). CONCLUSIONS: Missed organ donation opportunities occur with regularity, especially in EDs and regional hospitals, and among older patients and potential DCC donors. Donation physicians are likely to have a positive impact in reducing missed opportunities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».