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Enregistrement W4416839431 · doi:10.1097/01.tp.0001175344.06985.2b

406.2: Global survey on system-level barriers that reduce access to transplantation.

2025· article· en· W4416839431 sur OpenAlexaff
Andrea Herrera Gayol, Shaifali Sandal, Gabriel Gondolesi, Medhat Askar, Hari Shankar, Vivek Kute, Karen M. Dwyer, K. Dhital, Marcelo Cantarovich

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINESurvey data collectionKey (lock)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TTS Access to Transplantation working group and the participating transplantation societies. Introduction: The Global Observatory on Organ Donation and Transplantation (GODT) reported that <10% of the global transplantation (Tx) needs are met. Methods: From May 2022 to March 2023, a survey was conducted, including Tx physicians and surgeons. Responders were grouped as per the mean deceased donation (DD) rate per million population (PMP) from yrs 2016-2021 (excluding 2020 due to the COVID-19 pandemic) into: 1) No DD reported, or no data provided to GODT; 2) <10; 3) 10-19.9; 4) 20-29.9; and 5) ³ 30 DD PMP. Questions about hospital structure, legislative and financial barriers were answered by program directors (PD) as “yes”, “no”, or “unsure”. Fisher exact test was used for statistical analyses. Results: Significant answers from 150 PD out of 438 responders were the following: Fig.1.A. Hospital structure 1. Presence of local recovery teams and 2. Local Tx coordinators working in organ donation and Tx (ODT); 3. Strategies to increase the identification of DD, 4. Availability of training programs to manage brain-dead donors, and 5. Donors after circulatory determination of death (DCD); 6. Availability of critical care capacities to manage DD, and 7. Tissue typing laboratories. Fig.1.B. Legislation, policies, and allocation 1. Regulation of ODT activities, and 2. Brain death confirmation; 3. Policies about end-of-life care; 4. Regulatory mechanisms for donation from DCD and 5. Neurological criteria; 6. Policies on how to approach families and 7. Training counselors; 8. Need to create Tx programs, 9. ODT mandatory registries and 10. Allocation criteria for organ Tx. Fig 1.C. Financial barriers: 1. Access to Tx, 2. Treatment of post-Tx complications, 3. Adherence to immunosuppression, 4. Gender disparity in the access to Tx. In general, differences were mainly observed in countries with lower DD rates. Conclusions: The results of this survey suggest that there are system-level barriers that limit access to Tx. Tackling these challenges may contribute to increasing access to Tx globally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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