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Enregistrement W4416839479 · doi:10.1097/01.tp.0001175196.78046.80

320.6: Global survey on knowledge and comfort gaps of critical care specialists about deceased donation.

2025· article· en· W4416839479 sur OpenAlexaff
Stephen Beed, Martí Manyalich, Karen M. Dwyer, Hari Shankar, M Cantarovich

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEIntensive carePatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TTS Access to Transplantation working group and the participating transplantation societies. Introduction: The Global Observatory on Donation and Transplantation (GODT) reported that <10% of the global transplantation (Tx) needs are fulfilled. Critical care physicians play a crucial role in donor identification, diagnosis of neurological death, and donor management. Our goal was to assess their knowledge and comfort gaps about deceased donation (DD). Methods: A global survey was conducted from May 2022 to March 2023, including critical care specialists. Responders were divided into five groups as per the mean DD rate per million population (PMP) from years 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 (linear trend) to compare the median gap (desired minus current) for knowledge or comfort. As an example: I am aware of the benefits of donation after circulatory determination of death (DCD), but I feel uncomfortable taking care of those donors. Results: Of 438 responders, 47 (10.7%) included critical care specialists. We found significant differences across countries, in particular in those with lower DD rates. Gaps in knowledge and comfort related to DD included: definition of neurological determination of death (NDD) (Figure 1), and the discussion of donation from NDD with families (Figure 2). Additional significant differences in knowledge and comfort were observed in the following: clinical conditions that may lead to NDD, clinical exam for declaration of NDD, apnea testing for declaration of NDD, indication for ancillary testing in the declaration of NDD, confounders for NDD, evaluation of donor medical suitability and management of DD. Significant differences in knowledge or comfort were seen in the identification and referral of possible DD, in the relative contraindications to DD, and in donation after DCD. No differences were observed in the absolute contraindications to DD. Conclusion: This survey suggests that there are gaps in knowledge and comfort in various aspects related to DD among critical care specialists. Educational activities should be considered to tackle these gaps to increase DD 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,328 · 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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