Projecting the Number of Posttransplant Clinic Visits With a Rise in the Number of Kidney Transplants: A Case Study From Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background:In Ontario, kidney transplants have risen by 4% annually in recent years. An understanding of how this will affect the future annual number of posttransplant follow-up visits informs how to organize and deliver care.Objective:We projected the required number of annual posttransplant follow-up nephrology visits to inform posttransplant care delivery.Design:Population-based retrospective cohort study.Setting:Linked databases from Ontario, Canada (population 14 million).Patients:Incident kidney transplant recipients from years 2008 to 2013.Measurements:Frequency, distance traveled, and current and projected visits for posttransplant follow-up.Methods:Assuming a graft survival of 13 years and using the mean number of posttransplant clinic visits in years 1, 2, and 3, we forecasted the number of clinic visits needed in the year 2027.Results:Using data from 2443 recipients, the mean (SD) number of clinic visits per recipient was 14.0 (9.2) in the first year after transplant, and 3.9 (6.2) and 3.0 (5.3) in the second and third year, respectively. If transplant rates rise by 4% per year until 2027, the estimated annual visits number will increase from 30 622 to 43 948. The median (25th, 75th percentile) distance between transplant center and patient’s home was 30 (13, 65) km. The median round-trip travel distance for these visits in the first year after transplantation was 603 km per recipient, and median driving cost was Can$344 (2017).Limitations:Regarding patient expense, limitations include that distances traveled were calculated orthodromically, and we did not account for patient cost of follow-up beyond that of vehicular travel. Regarding follow-up projections, limitations include the assumption that graft life span will not change, follow-up patterns do not differ between donor kidney type, and we did not survey stakeholders as to their preferred method of follow-up.Conclusion:We quantified the increase in posttransplant visits when regional annual rates of transplantation rise. Strategies recognizing the burden of these visits may enhance patient-centered care, as it is unclear how some patients manage costs, nor how the current health care system will manage the demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».