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Enregistrement W6921769180 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6641051

Public values and guiding principles for implementing epitope compatibility in kidney transplantation allocation criteria: results from a Canadian online public deliberation

2023· other· en· W6921769180 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensMcGill University Health CentreBC Children's HospitalMcGill UniversityVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationEpitopeCompatibility (geochemistry)Qualitative researchKidney transplantationUniversal designPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Epitope compatibility in deceased donor kidney allocation is an emerging area of precision medicine (PM), seeking to improve compatibility between donor kidneys to transplant candidates in the hope of avoiding kidney rejection. Though the potential benefits of using epitope compatibility are promising, the implied modification of deceased organ allocation criteria requires consideration of significant clinical and ethical trade-offs. As a matter of public policy, these trade-offs should consider public values and preferences. We invited members of the Canadian public to participate in a deliberation about epitope compatibility in deceased donor kidney transplantation; to identify what is important to them and to provide recommendations to policymakers. Methods An online public deliberation was conducted with members of the Canadian public, in which participants were asked to construct recommendations for policymakers regarding the introduction of epitope compatibility to kidney allocation criteria. In the present paper, a qualitative analysis was conducted to identify the values reflected in participants’ recommendations. All virtual sessions were recorded, transcribed, and analyzed using NVivo 12 software. Results Thirty-two participants constructed nine recommendations regarding the adoption of epitope compatibility into deceased donor kidney allocation. Five values were identified that drove participants’ recommendations: Health Maximization, Protection/Mitigation of Negative Impacts, Fairness, Science/Evidence-based Healthcare, and Responsibility to Maintain Trust. Conflicts between these values were discussed in terms of operational principles that were required for epitope compatibility to be implemented in an acceptable manner: the needs for Flexibility, Accountability, Transparent Communication and a Transition Plan. All nine recommendations were informed by these four principles. Participant deliberations were often dominated by the conflict between Health Maximization and Fairness or Protection/Mitigation of Negative Impacts, which was discussed as the need for Flexibility. Two additional values (Efficient Use of Resources and Logic/Rationality) were also discussed and were reasons for some participants voting against some recommendations. Conclusions Public recommendations indicate support for using epitope compatibility in deceased donor kidney allocation. A flexible approach to organ allocation decision-making may allow for the balancing of Health Maximization against maintaining Fairness and Mitigating Negative Impacts. Flexibility is particularly important in the context of epitope compatibility and other PM initiatives where evidence is still emerging.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0250,015
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,043 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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