212.1: Knowledge and comfort gaps in the acceptance of kidneys from deceased donors: Results of a global survey.
Notice bibliographique
Résumé
TTS Access to Transplantation working group and participating transplantation societies. Background: The Global Observatory on Donation and Transplantation (GODT) reported that <10% of the transplant (Tx) needs are met. We aimed to assess the knowledge and comfort gaps in the acceptance of kidneys from deceased donors (DD). Methods: We conducted a global survey from May 2022 to March 2023, involving nephrologists and kidney Tx surgeons. Responders were stratified according to the mean DD rate per million population (PMP) from 2016-2021 (2020 was excluded because of the COVID-19 pandemic): 1) No DD reported, or no data provided to GODT; 2) <10; 3) 10-19.9; 4) 20-29.9; 5) ≥30 DD PMP. We used ANOVA with a linear trend to compare the median gap (desired minus current) for knowledge or comfort. For example, I am aware of the potential benefits of kidney transplantation from expanded criteria donors (ECD); however, I feel uncomfortable accepting them. Results: Of 438 responders, 170 were kidney Tx specialists. We found differences in knowledge and comfort gaps across countries, mainly in those with low DD rates. Gaps in knowledge and comfort for the acceptance of kidneys from DD are depicted in Fig.1: ECD, KDPI >85%, determination of death by circulatory criteria, acute kidney injury, and Fig.2: Donors recovering from COVID-19 with negative PCR, diabetic donors, dual kidneys, and donors <10 yrs. Conclusion: The results of this survey suggest that there are global disparities in the acceptance of kidneys from DD. Educational activities should be considered to close the gaps in knowledge and comfort, with the goal of increasing access to kidney Tx worldwide.TTS Executive, TTS Council and Dr. Andrea Herrera-Gayol.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».