Performance indicators for organ donation and transplantation programmes in Europe: modified Delphi consensus study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health system performance assessment helps identify areas for improvement and guides policy initiatives. Although well-validated indicators exist for measuring organ donation and transplantation performance at the facility level, consensus on indicators for assessing national programmes is lacking. The aim of this study was to develop a comprehensive scorecard for evaluating national organ donation and transplantation programmes. METHODS: A three-step approach was used. First, a targeted literature review identified potential indicators from regulatory documents, national transplant organization reports, and databases. Second, indicators were mapped to an established transplant system framework and refined through preliminary expert consultations. Third, a modified Delphi consensus process validated the indicators. The Delphi panel comprised international experts in health policy, organ donation, transplantation, and patient representation. Participants rated 168 indicators using a five-point Likert scale across two rounds (24 experts completed round 1 and 22 experts completed round 2). Consensus for inclusion required 80% agreement. RESULTS: Of 168 indicators evaluated, 103 achieved consensus for inclusion. After consolidation of organ-specific indicators, the final set contained 84 indicators across seven domains: monitoring and reporting (8 indicators), prevention and need (9 indicators), waiting lists (11 indicators), consent (4 indicators), donation (28 indicators), transplantation (14 indicators), and follow-up (10 indicators). The indicator set incorporates established metrics such as waiting list statistics, donation rates, and complication rates alongside novel system-level indicators addressing structural factors, patient-centredness, and equity in care delivery. CONCLUSION: This validated indicator set provides a standardized tool for assessing and comparing transplant system performance across European countries, supporting performance benchmarking and evidence-informed policy development.
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 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 | 0,224 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».