Ko'p mintaqalar ro'yxati va ma'lumot almashishning buyrak transplantatsiyasi natijalariga ta'sirini o'rganish uchun simulyatsiyaga asoslangan optimallashtirish modeli

Zaxro G‘aribiy 1* va Maykl Xahsler 2

Annotatsiya:8000 dan ortiq bemor kutish ro'yxatidabuyraksog'lig'ining yomonlashuvi tufayli transplantatsiya vafot etgan yoki transplantatsiya qilish huquqidan mahrum bo'lgan. Shu bilan birga, Qo'shma Shtatlarda har yili vafot etgan donorlardan tiklangan 4000 dan ortiq buyraklar tashlab yuboriladi. Ushbu maqola a uchun bir nechta muhim omillarni hisobga olgan holda simulyatsiyaga asoslangan optimallashtirish modelini ishlab chiqadibuyrakyaxshilash uchun transplantatsiyabuyrakfoydalanish. Ko'pgina taklif qilingan modellardan farqli o'laroq, taqdim etilgan optimallashtirish modeli taklif qilish jarayonining tafsilotlarini, bemorning sog'lig'ining yomonlashishini vabuyrakvaqt o'tishi bilan sifat, bemorlarning sog'lig'i va qabul qilish qarorlari o'rtasidagi bog'liqlik va buyrakni qabul qilish ehtimoli. Biz organ almashishning Birlashgan tarmog'i (UNOS) va Transplantatsiyani qabul qiluvchilarning ilmiy reestridan (SRTR) olingan ma'lumotlardan foydalangan holda model parametrlarini baholaymiz. Ushbu parametrlardan foydalanib, biz ikkita tegishli dastur yordamida simulyatsiyaga asoslangan optimallashtirish modelining kuchini ko'rsatamiz. Birinchisi bemorlarni transplantatsiyadan keyingi natijalarga ko'p mintaqaviy kutish ro'yxatiga kirishga undashning ta'sirini o'rganadi. Bu erda simulyatsiyaga asoslangan optimallashtirish modeli bemorga talab va taklif nisbatlarini hisobga olgan holda kutish ro'yxatiga kiritiladigan eng yaxshi hududlarni tanlash imkonini beradi. Ikkinchi ilova transplantatsiyaning tizim darajasidagi jihatiga, ya'ni buyrakni tashlab ketish darajasi va ijtimoiy farovonlikni yaxshilashga ma'lumot almashish hissasiga qaratilgan. Biz mavjud donor organga mos bemorni topishni tezlashtirish uchun zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalanishning kutish ro'yxatidagi o'lim, buyrakni tashlab yuborish va transplantatsiya stavkalariga ta'sirini o'rganamiz. Biz shuni ko'rsatamizki, hozirda Organ almashish uchun Birlashgan tarmoq (UNOS) tomonidan ishlab chiqilgan zamonaviy axborot texnologiyalarini qo'llab-quvvatlash juda muhim va buyraklardan foydalanishni sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.

Kalit so‘zlar:simulyatsiya modeli;buyrakqabul qilish;buyrakajratish; bir nechta mintaqalar ro'yxati; ma'lumot almashish

Aloqa:joanna.jia@wecistanche.com

Cistanchetubulosa buyrak kasalligini oldini oladi, namunani olish uchun shu yerni bosing

1.Kirish

Surunkalibuyrakkasallik (CKD) ning progressiv yo'qolishidirbuyrakvaqt o'tishi bilan ishlaydi. CKD butun dunyo bo'ylab sog'liq inqirozidir, chunki hozirgi vaqtda 2 milliondan ortiq bemor buyrak etishmovchiligi (ESRD) yoki buyrak etishmovchiligidan aziyat chekmoqda. ESRD tashxisi qo'yilgan bemorlar soni har yili 5 foizdan 7 foizgacha o'sishi kutilmoqda [1]. Hozirda buning davosi yo'qbuyrakESRD bilan og'rigan bemorlar omon qolish uchun tez-tez dializ yoki tirik yoki vafot etgan donordan buyrak transplantatsiyasini olishlari kerak. Ko'pgina bemorlar uchun buyrak transplantatsiyasi dializga qaraganda uzoqroq umr ko'rishni ta'minlaydigan afzal qilingan davolash usuli hisoblanadi. Biroq, butun dunyo bo'ylab bemorlar transplantatsiya qilish mumkin bo'lgan donor buyraklarining surunkali etishmovchiligiga duch kelishmoqda.

Ayni paytda AQShda 100 ga yaqin 000 bemor kutish roʻyxatida va har oy oʻrtacha 3000 dan ortiq yangi bemorlar roʻyxatga olinadi. Har yili 4000 dan ortiq bemor hayotni saqlab qolish uchun kutish paytida vafot etadibuyraktransplantatsiya qilingan va 4000 dan ortig'i juda kasal bo'lib qolgan va bunday yuqori tashlab ketish stavkalarining sabablarini tushunish uchun biz quyidagilarni ko'rib chiqishimiz kerak.buyrakajratish va taklif qilish jarayoni. Tirik va vafot etgan donor buyraklar va turli mamlakatlar o'rtasida sezilarli farqlar mavjud. Biz bu yerga e'tibor qaratamizbuyraklarAQShda vafot etgan donorlardan. O'lgan donorning buyragini ajratishning eng muhim mezonlari (1) donor va qabul qiluvchining tibbiy muvofiqligi, (2) logistika omillari va (3) bemorning kutish ro'yxatidagi pozitsiyasi (masalan, kutish vaqti, ball). Aniqrog'i, AQShda Organ almashishning Birlashgan tarmog'i (UNOS) Organlarni xarid qilish va transplantatsiya qilish tarmog'ini (OPTN) boshqaradi va bemorlar va donorlar haqida ma'lumot to'plash uchun javobgardir. Logistika ma'lumotlari va kutish vaqtiga qo'shimcha ravishda, kutish ro'yxati ma'lumotlariga bemorning shaxsi, demografik omillari (masalan, jinsi, irqi, yoshi) va tibbiy xususiyatlari (masalan, ABO qon guruhi, inson leykotsit antijenleri (HLA), panel-reaktiv) kiradi. antikor (PRA)). Xuddi shunday, vafot etgan donorlar ma'lumotlar bazasini yaratish uchun UNOS donorlar demografiyasi, donorlar logistikasi, tiklanish va saqlanishi va donorlarning tibbiy xususiyatlari haqida ma'lumot oladi. AQShda jami 16 534 ta buyrak ko'chirib o'tkazildi. Yuqori talab va sezilarli buyrak etishmovchiligiga qaramay, vafot etgan donorlardan tiklangan taxminan beshta buyrakdan biri tashlab yuboriladi [2].

Bunday yuqori rad etish stavkalarining sabablarini tushunish uchun biz ko'rib chiqishimiz kerakbuyrakajratish va taklif qilish jarayoni. Tirik va vafot etgan donor o'rtasida sezilarli farqlar mavjudbuyraklarva turli mamlakatlar o'rtasida. Biz bu erda AQShda vafot etgan donorlarning buyraklariga e'tibor qaratamiz. O'lgan donorning buyragini ajratishning eng muhim mezonlari (1) donor va qabul qiluvchining tibbiy muvofiqligi, (2) logistika omillari va (3) bemorning kutish ro'yxatidagi pozitsiyasi (masalan, kutish vaqti, ball). Aniqrog'i, AQShda Organ almashishning Birlashgan tarmog'i (UNOS) Organlarni xarid qilish va transplantatsiya qilish tarmog'ini (OPTN) boshqaradi va bemorlar va donorlar haqida ma'lumot to'plash uchun javobgardir. Logistika ma'lumotlari va kutish vaqtiga qo'shimcha ravishda, kutish ro'yxati ma'lumotlariga bemorning shaxsi, demografik omillari (masalan, jinsi, irqi, yoshi) va tibbiy xususiyatlari (masalan, ABO qon guruhi, inson leykotsit antijenleri (HLA), panel-reaktiv) kiradi. antikor (PRA)). Xuddi shunday, vafot etgan donorlar ma'lumotlar bazasini yaratish uchun UNOS donorlar demografiyasi, donorlar logistikasi, tiklanish va saqlanishi va donorlarning tibbiy xususiyatlari haqida ma'lumot oladi.

UNOS barcha Organ sotib olish tashkilotlari (OPO) va transplantatsiya markazlarini ulash uchun markazlashtirilgan kompyuter tarmog'idan foydalanadi. Xayriya qilish uchunbuyraklar, UNOS donor-oluvchini moslashtirish tizimidan foydalanadi. Har safar yangi vafot etgan donorbuyrakTransplantatsiya uchun olingan bo'lsa, UNOS donor ma'lumotlarini faol kutish ro'yxatidagi bemorlarning ma'lumotlari bilan taqqoslaydigan dasturni mos keladigan algoritmni qo'llaydi. Bemorlarning tartibli ro'yxati buyraklarni taqsimlash qoidalari va siyosatlaridan foydalangan holda tuziladi. Ushbu ro'yxatni tuzishda hisobga olinadigan omillarga kutish vaqti, donor va qabul qiluvchining immunitet tizimining muvofiqligi, tirik donorning ustuvorligi, donor kasalxonasidan masofa, omon qolish foydasi (donor va qabul qiluvchining uzoq umr ko'rish mosligi) va pediatriya holati kiradi.

To'liq taklif qilish jarayoni murakkab va biz bu erda faqat ushbu maqolada muhokama qilingan simulyatsiya modeli uchun zarur bo'lgan asosiy komponentlarga e'tibor qaratamiz. Jarayon mahalliy OPO ro'yxatiga kiritilgan bemorlardan boshlanadi (AQShda 58 ta OPO bor, ularning har biri o'ziga xos xizmat ko'rsatish hududiga ega), ular tibbiy muvofiq va kutish ro'yxatida eng yuqori ustuvorlikka ega. Mahalliy ajratish muvaffaqiyatsiz bo'lsa, organ mintaqada (hozirda AQSh 11 transplantatsiya hududiga bo'lingan) va nihoyat butun mamlakat bo'ylab taklif etiladi. Shakllar 1a, b AQShdagi 11 geografik mintaqani [3] va buyrakni taklif qilish jarayonining geografik ierarxiyasini ko'rsatadi. Organlarni xarid qilish va taqsimlash siyosati haqida batafsil ma'lumot [4] da mavjud. Mahalliy bemorlarga ustuvorlik berishning sabablaridan biribuyraktayinlash jarayoni organni sotib olish va implantatsiya o'rtasidagi vaqtni qisqartirishdir. Bu vaqt Sovuq ishemiya vaqti (CIT) deb ataladi va buyrak transplantatsiyasi natijalarida muhim rol o'ynaydi [5,6].

Shakl 2 va 1-jadvalda CIT, kutish vaqti va mintaqaviy o'zgarishlar ko'rsatilganbuyrakAQSh bo'ylab transplantatsiya natijalari mos ravishda. AQSh bo'ylab vafot etgan donor buyragini kutish vaqtlarida sezilarli o'zgarishlar mavjud. Ko'p omillar bemorning transplantatsiyaga qadar kutish vaqtiga ta'sir qilishi mumkin. PRA (panel reaktiv antikor) tomonidan ko'rsatilgan qon guruhi va sezgirlik darajasi kabi bemorning klinik omillaridan tashqari, geografiya va bemorning yashash joyi buyrak transplantatsiyasini o'z vaqtida olish imkoniyatiga katta ta'sir ko'rsatadi. Bu juda muhim, chunki CIT uzoqroq bo'lgan hududlarda transplantatsiyadan keyingi transplantatsiya va bemorlarning omon qolish darajasi pastroq bo'ladi. Aniqrog‘i, buyrak transplantatsiyasidan keyingi bir va besh yillik bemor va transplantatsiyaning omon qolish ko‘rsatkichlari natijalari shuni ko‘rsatadiki, barcha mintaqalar orasida CIT eng uzun bo‘lgan 9-hudud barcha 11-yillar orasida bir va besh yillik bemorlar va transplantatsiya omon qolish darajasi eng past ko‘rsatkichga ega. hududlar. Odatda CIT 24 soatga yetganda, taklif qilingan organni qabul qiladigan bemorni topish qiyin. Ko'p hollarda buyraklar CITdan 48 soat o'tgach tashlanadi. Shunday qilib, boshqaruvni takomillashtirish orqali buyrak CITni kamaytirish joriy transplantatsiya tizimi va natijalarini yaxshilashning iqtisodiy jihatdan samarali usuli bo'lishi mumkin.

Qo'shma Shtatlardagi transplantatsiya jarrohlari va tartibga soluvchilar yuqori kuzatilganligi haqida o'z xavotirlarini bildirdilarbuyrako'sib borayotgan kutish ro'yxatiga, uzoq kutish vaqtiga va yuqori kutish ro'yxatini olib tashlash tezligiga qaramay, tariflarni bekor qiling. 2-jadvalda AQSh va Eurotransplant (ET) mamlakatlari uchun kutish ro'yxati va transplantatsiya ma'lumotlari ko'rsatilgan. Eurotransplant - Avstriya (A), Belgiya (B), Xorvatiya (HR), Germaniya (D), Vengriya (H), Lyuksemburg (LR), Niderlandiya (NL) va Sloveniyada organlarni ajratish va transplantatsiya qilish uchun mas'ul bo'lgan xalqaro notijorat tashkilot. (SLO). Xayriya qilinganlar soni bo'lsa hambuyraklarva 2019-yilda AQShda amalga oshirilgan transplantatsiyalar tarixidagi eng yuqori darajaga yetdi, ET bilan solishtirganda, buyrakni tashlab yuborish darajasi taxminan 26 foizni tashkil etadi (o'lgan donorlarning umumiy sonidan ikki baravar ko'p o'lgan buyrak transplantatsiyasi soni sifatida hisoblanadi) mamlakatlarning tashlab ketish darajasi 20 foiz.

Donorning eng keng tarqalgan sababibuyrakrad etish va potentsial rad etish donor buyrak sifati bilan bog'liq tashvishlardir. Ma'lumotlar shuni ko'rsatadiki, transplantatsiya qilingan jarrohlar kelajakda yaxshiroq taklif olish umidida nisbatan sog'lom bemor uchun past sifatli buyraklarni rad etishadi [7]. ga qo'shimcha ravishdabuyraksifat,buyrakqabul qilish va rad etish stavkalariga ajratish jarayonining o'zi ham ta'sir qilishi mumkin [8]. Dalillar shuni ko'rsatadiki, ajratish jarayonida erta rad etilgan buyraklar keyinchalik qabul qilinishi ehtimoli kamroq [9]. Yana bir tashvish - transplantatsiyadan keyingi natijalarni baholovchi dasturga oid hisobotlar tufayli transplantatsiya markazlarining xavf-xatardan voz kechishi. Bu markazlarni yuqori sifatli buyraklarga talab qilish uchun rag'batlantirishi mumkin. Binobarin, ular bemor uchun etarli bo'lgan buyraklarni o'chirib qo'yishi mumkin, ammo bu ularning transplantatsiyadan keyingi natijalarini baholashga salbiy ta'sir ko'rsatish xavfini tug'diradi [8,10-15].

Etarli darajada yuqori kuzatilmasligining yana bir sababibuyrakfoydalanish - buyrak transplantatsiyasiga kirishda AQShning geografik nomutanosibligi. 3-jadvalda 11 mintaqada vafot etgan donorlar, OPOlar va transplantatsiya markazlari sonidagi geografik nomutanosiblik ko'rsatilgan. Vayoming, Aydaxo va Montana kabi bir qancha shtatlarda organ donorligi darajasi yuqori bo'lishiga qaramay, transplantatsiya markazlari mavjud emas. OPO va organ transplantatsiyasi muassasalaridagi bunday o'zgarish va farq organlarning adolatsiz mavjudligiga, tibbiy yordamdan foydalanishning yomonligiga va ba'zi bemorlar uchun keraksiz uzoq kutish vaqtiga olib kelishi mumkin. UNOSning beshta strategik maqsadlaridan biri transplantatsiyadan foydalanishda tenglikni ta'minlash va geografik nomutanosiblikni kamaytirishdir [16]. Yaxshi mos keladigan donor organni olish imkoniyatini oshirish va uzoq kutish vaqtini qisqartirish uchun bemorlar kutish vaqti qisqaroq bo'lgan mintaqaga ko'chib o'tishlari yoki odatda turli mintaqalarda joylashgan bir nechta transplantatsiya markazlariga murojaat qilishlari mumkin [17]. UNOS bemorlarni bir nechta transplantatsiya markazlarida ro'yxatga olish imkonini beruvchi bir nechta ro'yxatga olish siyosatini o'rnatdi.

Hozirgi vaqtda bemorlarning taxminan 4 foizi a kutishmoqdabuyraktransplantatsiya bir nechta ro'yxatga kiritilgan, bu barcha organlar orasida eng yuqori ko'rsatkichdir [18].

Har qanday transplantatsiya ro'yxatida bo'lgani kabi, bemor baholash testlarini bajarishi va transplantatsiya markazining qoidalariga rioya qilishi kerak, masalan, ma'lum vaqt ichida transplantatsiya markaziga borish qobiliyati. Bir nechta markazlarda ro'yxatdan o'tish uchun bu jarayon ancha qimmatga tushishi mumkin, chunki aksariyat sug'urta kompaniyalari qo'shimcha baholash xarajatlarini qoplamasligi mumkin [15,19]. Bundan tashqari, organ transplantatsiyasini olgan bemorlar, ularning tanasi yangi organni rad etmasligiga ishonch hosil qilish uchun transplantatsiyadan keyingi parvarishlashning bir qismi sifatida immunosupressiv dorilarni qabul qilishlari kerak [20]. Shuning uchun bemor transplantatsiyadan keyingi yordamni yashash joyiga yaqinroq markazga o'tkazish mumkinligini o'rganishi kerak. Sayohat xarajatlarini etarli darajada moliyaviy qo'llab-quvvatlash siyosatisiz, bu siyosatchilar hal qilishi kerak bo'lgan tenglik va adolat nuqtai nazaridan muammo tug'diradi.

Ushbu maqolada biz buyraklarni ajratish tizimi va taklif qilish jarayonidagi o'zgarishlarning ta'sirini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan stokastik simulyatsiya modelini taqdim etamiz. Simulyatsiya modeli bemorning sog'lig'ini, donor-buyrak sifatini o'z ichiga oladiBuyrakDonor profili indeksi (KDPI) [21], taqsimlash jarayonida CIT to'planishi tufayli donor-buyrak sifatining yomonlashishi, shuningdek, buyraklar talabi va talabi. Bundan tashqari, model donor buyragining boshqa sabablarga ko'ra qabul qilinishi mumkin emasligi ehtimolini hisobga oladi (masalan, bemorning qisqa muddatli kasalligi, jarrohlik resurslarining etarli emasligi, o'zaro muvofiqlik natijasi). UNOS va Transplantatsiyani qabul qiluvchilar ilmiy registri (SRTR) tomonidan taqdim etilgan ma'lumotlardan hisoblangan model parametrlaridan foydalanib, biz donor buyrak transplantatsiyasi darajasini yaxshilash uchun quyidagi ikkita muhim tendentsiyani o'rganish uchun simulyatsiya modelini qo'llaymiz:

1. Ko'p ro'yxat: Kutish vaqti qisqaroq bo'lgan mintaqaga o'tkazish yoki bir nechta mintaqalarda kutish ro'yxati bemorga buyrak transplantatsiyasini erta olish imkoniyatini oshirishga yordam beradi. Shunday qilib, bemor diyalizda qolishning sog'lig'ining yomonlashishi tufayli transplantatsiyadan keyingi natijalarni yaxshilashi mumkin. Biroq, bemorni ko'chirish yoki ko'p ro'yxatga olish qaroriga rahbarlik qilish uchun strategiyani ishlab chiqish oson emas. Biz qarorni mintaqaviy darajadagi byudjet, masofa va ob'ekt cheklovlari ostida kommunal xizmatlarni maksimal darajada oshirish muammosi sifatida shakllantiramiz. Talab va taklif AQShning 11 mintaqasida va turli qon guruhlarida keng farq qiladi. Bunday o'zgarish turli xil kutilgan kommunal xizmatlarga va buyrakni qabul qilishning optimal strategiyalariga (buyrak sifatining optimal chegaralari sifatida ifodalangan) olib keladigan keng o'zgaruvchan kutish vaqtlariga olib keladi. Bemorning turli mintaqalar uchun foydaliligini aniqlash uchun biz bemorning sog'lig'i holati va bemorning qon guruhiga bo'lgan talab va taklif asosida buyrak transplantatsiyasini qabul qilish bo'yicha individual optimal qarorlar ostida foydali dasturni olish uchun simulyatsiya modelidan foydalanamiz. Olingan ma'lumotlardan optimallashtirish muammosini hal qilish va optimal hudud tanlash siyosatini olish uchun foydalanamiz.

2. Axborot texnologiyalari: UNOS va transplantatsiya markazlari o'rtasidagi tezkor va aniq aloqa organlarni taqsimlashni yanada samarali qilish uchun zarur, bu esa ko'p ro'yxatga olingan bemorlar oldida yanada muhimroq bo'ladi. UNOS organni ajratish va transplantatsiya qilishda axborot texnologiyalaridan foydalanishni oshirishni maqsad qilgan. Ular transplantatsiya tizimining bemorning hayotni saqlab qoladigan organni olish imkoniyatini yaxshilash uchun ma'lumotlarni to'playdigan xavfsiz onlayn tizimni joriy qildilar. Texnologiya rivojlanib borar ekan, UNOS donorlarning muammolarini tezroq va samaraliroq ko'rib chiqish uchun mobil qurilmalar kabi zamonaviy texnologiyalarni ishlab chiqish va ulardan foydalanishni rag'batlantiradi.buyrakbuyrakdan foydalanish tezligini oshirishni taklif qiladi [22]. Masalan, mobil qurilmalar bemorlarning transplantatsiya uchun mavjudligi haqidagi ma'lumotlarni to'plashni osonlashtiradi (masalan, ilova orqali). Ushbu ma'lumotdan foydalanib, OPTN buyrakni tezroq ajratadi, buyrakning yomonlashishini va tashlab ketilishini kamaytiradi. Mukammal ma'lumotga ega bo'lgan ideal holatda, OPTN kutish ro'yxatidan darhol qabul qiladigan birinchi bemorni topishi mumkin edi.buyrak, CITni kamaytirish va minimal darajaga tashlash. Taqdim etilgan simulyatsiya ma'lumot almashishning haqiqiy holatining ta'sirini baholaydi.

   
   

   
   

2. Adabiyotlarni tekshirish

Ushbu bo'limda biz ushbu maqolaga tegishli organ transplantatsiyasi bo'yicha tibbiy va tahliliy tadqiqotlarni ko'rib chiqamiz. Tibbiy hujjatlar uchun biz asosan CITga e'tibor qaratamiz va buyrak transplantatsiyasi natijalariga samarali hissa qo'shadigan ikkita boshqariladigan mustaqil xavf omili sifatida dializni kutish vaqti. Analitik bo'lim uchun biz o'lgan donor a'zolarini qabul qilish to'g'risida qaror qabul qilish va ajratish jarayonini loyihalash bilan bog'liq ikkita tadqiqot oqimining biriga yoki ikkalasiga tegishli bo'lgan maqolalarni ko'rib chiqamiz.

2.1. Tibbiyot adabiyoti

Shimoliy Amerika, Janubiy Amerika va Yevropa bo'ylab bir nechta tadqiqotchilar CIT va CIT o'rtasidagi bog'liqlikni o'rganishdi.buyraktransplantatsiya natijalari [23,24]. Nieto-Ríos va boshqalar tomonidan o'tkazilgan tahlil. [25] CIT kechiktirilgan transplantatsiya funktsiyasi (DGF) uchun mustaqil xavf omili ekanligini ko'rsatadi. Aniqrog'i, CIT 18 soatdan oshib ketganda, DGF rivojlanish xavfi ortadi. Biroq, bu o'tkir rad etish yoki transplantatsiyadan keyingi bir yillik greftni yo'qotish natijalariga salbiy ta'sir ko'rsatmaydi.

Debout va boshqalar tomonidan fransuz tadqiqoti. [26] transplantatsiyadan keyingi allograft etishmovchiligi va o'lim xavfi har bir qo'shimcha CIT soati uchun sezilarli darajada oshishini aniqladi. Valdivia va boshqalar tomonidan o'tkazilgan shunga o'xshash tadqiqot. [27] Andalusiya (Ispaniya) da uzoq davom etadigan CIT bemorning ham, transplantatsiyaning ham omon qolish darajasiga ta'sir qilishi mumkinligini tasdiqlaydi. Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, uzoq CIT donor va qabul qiluvchining yoshidan qat'i nazar, dastlabki zaif greft funktsiyasi xavfini oshirishi mumkin. CIT ortishi bilan DGF ehtimoli ham ortadi. Biroq, uzoq muddatli CITning DGF xavfi bilan zararli aloqasi eski donorlarda (masalan, kengaytirilgan mezonlar, donorlar) kuchaytirilmaydi. Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, CITning o'tkir buyrak transplantatsiyasini rad etishga ta'siri (ARTR) bemorlarda ko'proq seziladi.buyrakretransplantatsiya. Tahlil shuni ko'rsatadiki, 24 soat yoki undan ko'proq CIT bilan donor qilingan buyraklar CIT 12 soatdan kam bo'lgan organlarga nisbatan ARTR xavfi yuqori. Koizumi va boshqalar. [6] AQSHda buyrak faoliyati natijalarida mintaqaviy oʻzgarishlar kuzatilgani haqida xabar beradi, ammo bu oʻzgarishlarning asosiy sababi aniq emas. Tadqiqot donorlarning buyraklari uchun mintaqalar bo'ylab sezilarli sovuq ishemiya vaqti (CIT) o'zgarishlarini aniqlaydi. Xususan, ular uzoqroq CITga ega bo'lgan hududlarda transplantatsiyadan keyin buyraklarning omon qolish darajasi pastroq ekanligini aniqladilar. Ularning ta'kidlashicha, boshqaruvni yaxshilash hozirgi transplantatsiya tizimining ishlashini yaxshilash va organlarni tashlab yuborish darajasini pasaytirish uchun iqtisodiy jihatdan samarali tanlov bo'lishi mumkin.

Meier-Kriesche va boshqalar. [28] Kutish vaqti va buyrak transplantatsiyasi natijalari o'rtasidagi potentsial bog'lanishni ko'rib chiqish uchun Amerika Qo'shma Shtatlari Buyrak ma'lumotlari tizimi reestri (USRDS) ma'lumotlaridan foydalaning. Ularning tadqiqoti shuni tasdiqlaydiki, uzoq kutish vaqti buyrak transplantatsiyasining omon qolish foydasiga salbiy ta'sir ko'rsatadigan muhim xavf omilidir. Natijada, ular ESRD bilan og'rigan bemorlar qanchalik erta buyrak transplantatsiyasini qabul qilsalar, ularning uzoq muddatli omon qolish ehtimoli shunchalik yuqori bo'lishini taklif qilishadi. Meier-Kriesche va Kaplan [29] dializda kutish vaqtining eng muhim mustaqil xavf omili sifatida ahamiyatini o'rganadilar.buyraktransplantatsiya natijalari. O'z tahlillarining bir qismi sifatida ular o'lgan donorga kutish vaqtining ta'sirini o'rganish uchun AQSh buyrak ma'lumotlari tizimi ma'lumotlar bazasida Kaplan-Meier hisob-kitoblari va Kox proportsional xavf modellarini qo'llaydilar.buyraknatijalar. Ularning topilmalari shuni ko'rsatadiki, besh va o'n yillik transplantatsiyaning omon qolish darajasi juftlashgan buyrak qabul qiluvchilar orasida dializda ikki yildan ko'proq vaqt kutganlar orasida juftlashganga qaraganda ancha yomonroqdir.buyrakkutish vaqti yarim yildan kam bo'lgan oluvchilar.

2.2. Analitik adabiyot

Analitik adabiyotlar dizaynga e'tibor qaratadibuyrakajratish jarayoni va ko'pincha simulyatsiya modellarini qo'llaydi. Muhokama qilingan masalalar - ajratish jarayonining samaradorligi va adolatliligi va buyrakni qabul qilish qarorining ta'siri.

2000 yilda foydalanilgan ajratish jarayonini tahlil qilish uchun Zenios va boshqalar. [30] bemorlar o'rtasidagi tengsizlikni minimallashtirish bilan birga, buyrak transplantatsiyasini qabul qilishdan bemorning umr ko'rish davomiyligini maksimal darajada oshiradigan dinamik resurslarni taqsimlashni taklif qiladi. Yaratilgan simulyatsiya modeli shuni ko'rsatadiki, hozirda ishlayotgan organlarni taqsimlash siyosati bemorning sifatiga moslashtirilgan umr ko'rish davomiyligini oshiradi va kutilgan kutish vaqtini qisqartiradi.

Thebuyrakqabul qilish to'g'risidagi qaror butun tadqiqot oqimining markazidir. Ahn va Hornberger [31] taklif qilingan buyraklar sifati bo'yicha qabul qilish/rad etish to'g'risida qaror qabul qilishda bemorning sog'lig'ini hisobga oladigan nazariy modelni ishlab chiqdilar. Ularning tahlillari shuni ko'rsatadiki, nisbatan sog'lom bemor donorning sifatini tanlashga qodir.buyraklarva yuqori sifatli buyrakni qabul qilib, transplantatsiyadan keyingi yaxshi natijani olishni kuting. Bemorning tanlovining organlarni ajratish tizimiga ta'siri Su va Zenios tomonidan o'rganiladi [32]. Tadqiqot birinchi navbatda birinchi xizmat (FCFS) va oxirgi kelgan birinchi xizmat (LCFS) siyosati bo'yicha kutish tizimining ishlashini baholash orqali buyrakni rad etish tezligiga bemor tanlovining ta'sirini tahlil qiluvchi navbatda turish modelini taqdim etadi. Ular LCFS FCFSga qaraganda samaraliroq degan xulosaga kelishdi. Darhaqiqat, LCFSdan farqli o'laroq, FCFS siyosati bemorlarni past sifatli buyraklardan voz kechishga undaydi, natijada buyraklar kam foydalanishga olib keladi. Boshqa tomondan, model LCFS siyosati organlardan optimal foydalanishni olishini ko'rsatadi. Boshqa tadqiqotda Su va Zenios [33] ketma-ket stokastik tayinlash modelidan foydalanib, buyraklarni ajratishda bemorni tanlash rolini o'rganadi. Model bemorning tanlovi va ijtimoiy farovonlik o'rtasidagi ziddiyatni ko'rib chiqadi. Tahlil ikkita sxemani ko'rib chiqadi, bunda birinchisi bemorlar har qanday taklif qilingan buyrakni qabul qilishlari kerak deb taxmin qiladi. Birinchi eng yaxshi yechim ijtimoiy farovonlikni maksimal darajada oshiradigan taqsimlash siyosatini topishdir. Bemor tanlovini joriy qilish orqali birinchi eng yaxshi siyosat ikkinchi eng yaxshi siyosatga erishish uchun o'zgartiriladi. Natijada, rag'batlantiruvchi muvofiqlik sharti joriy etiladi, bu esa ajratish siyosatini bemorlar buyraklar bo'yicha har qanday taklifni qabul qilishiga ishonch hosil qiladigan tarzda ishlab chiqishga majbur qiladi. Su va Zenios [34] bemorning tanlovini hisobga oladigan organlarni ajratish mexanizmini loyihalash modelini taqdim etadi. Bemorlar buyrak transplantatsiyasini kutish ro'yxatiga qo'shilgandan so'ng (donor buyrak taklifi vaqtida emas) olishni istagan buyrak turlarini (masalan, sifatini) bildiradilar va e'lon qilingan buyrak turiga xizmat qiluvchi navbatga qo'shiladilar. Shunday qilib, model olingan donor buyraklarini samaraliroq qabul qilishni xohlaydigan tegishli bemorlarni aniqlash orqali uzoq qidiruv jarayonini qisqartiradi.

Adolat va tenglik muhim mavzulardir Bertsimas va boshqalar. [35] vafot etgan donorga kirishda geografik nomutanosibliklarni o'rganishbuyraklar. Ular bemorni bir nechta transplantatsiya markazlarining kutish ro'yxatlariga qo'yishning maqbul usulini shakllantirish uchun navbat modeli uchun suyuqlikning yaqinlashuvidan foydalanadilar. Bemorning maqsadi umr ko'rish davomiyligini maksimal darajada oshirish va tiqilib qolish xarajatlarini kamaytirishdir. Analitik, simulyatsiya va raqamli natijalarni birlashtirgan holda, ular ko'p ro'yxat geografik tenglikni va donorni ko'paytirishni ko'rsatadi.buyrakta'minlash. Ko'proq donorlarga ega bo'lish transplantatsiya tezligining oshishiga olib keladi va kutish ro'yxatidagi bemorlarning o'lim darajasini pasaytiradi. Bir nechta tadqiqotlar [36-38] donor-resipientning mos kelmaydigan juftligiga boshqa mos kelmaydigan donor-resipient juftlari bilan almashish orqali tirik donor buyragini olish imkonini beruvchi modellarni ishlab chiqdi. Ko'pgina mavjud modellar mumkin bo'lgan buyrak almashinuvining umumiy sonini va ijtimoiy farovonlikni maksimal darajada oshirishga qaratilgan bo'lsa-da, ular donor-oluvchining qoniqishi sifatida belgilangan adolat komponentini hisobga olmaydilar. Li va boshqalar. [39] tirik donor buyrak almashinuvi dasturlarida adolatni hisobga oladigan ikki bosqichli stokastik dasturlash modelini taqdim etadi. Tadqiqot adolatning buyrak almashinuvi natijalariga ta'sirini o'rganish uchun bir nechta stsenariylarni o'rganadi. Raqamli natijalar mos kelmaydigan juftliklarda adolat hisobga olinsa, tirik donor almashish dasturi natijalari yaxshilanganini ko'rsatadi. E'tibor bering, bu erda muhokama qilingan ba'zi tadqiqotlar tirik buyrak transplantatsiyasida adolatning ta'sirini ko'rib chiqadi; ammo, biz faqat vafot etgan donor buyraklaridan foydalangan holda transplantatsiyalarga e'tibor qaratamiz.

Adabiyotda keltirilgan simulyatsiyalar kuchli taxminlardan foydalanadi. Masalan, Su va Zenios [33] bemorlar har qanday taklifni qabul qilishlari kerak, deb taxmin qilishadibuyrak, yoki [34] bemorlarda dastlab tanlangan buyrak sifatini o'zgartira olmaydi. Bundan tashqari, ko'pchilik simulyatsiyalar odatda bitta o'zgaruvchiga qaratilgan. Masalan, Rut va boshqalarning tadqiqoti. [40] kutish roʻyxati uzunligiga eʼtibor qaratadi. Tadqiqot organlarni ajratish jarayoni uchun simulyatsiya modelini taklif qiladi va 1985 yilda organlarni ajratish sharoitida kutish ro'yxatining uzunligi o'sishda davom etishini aniqlaydi. Biz ushbu maqolada taqdim etgan simulyatsiya modeli bemorning qarorlari, turli hududlardagi talab va taklifning ta'sirini, ajratish jarayonining samaradorligini va transplantatsiyadan keyingi foydalilikning kutilayotgan ta'sirini hisobga olgan holda yanada chuqurroq tasvirni beradi.

cistanche bodibilding

3. Modellar tavsifi

Keyingi bo'limlarda biz simulyatsiya va optimallashtirish modellarining asosiy komponentlarini batafsil muhokama qilamiz. Simulyatsiya modellari bemor (organ talabi), vafot etgan donorni o'z ichiga oladibuyrakkelishi (organ ta'minoti), marhum donor buyragining optimal buyrak sifati chegarasini topish uchun ketma-ket taklif qilish jarayoni va ma'lum bir sog'liq darajasiga ega bo'lgan bemor uchun transplantatsiyadan keyingi kutilayotgan foyda. Keyin biz simulyatsiya modelining natijasini optimallashtirish modelining maqsad funktsiyasi koeffitsientlari sifatida ko'p ro'yxatga olish siyosatini tavsiya qilish va bemor tanlashi mumkin bo'lgan hududlar to'plamini taklif qilish uchun foydalanamiz.

3.1. Simulyatsiya modeli

Biz bemorga optimalni aniqlash imkonini beruvchi simulyatsiya modelini ishlab chiqamizbuyrakuning transplantatsiyadan keyingi foydasini maksimal darajada oshiradigan sifat chegarasi. Model parametrlari bemorlar mintaqasining talab va taklifiga bog'liq. Biz simulyatsiya qilamizbuyrakqabul qilish strategiyasi va har bir transplantatsiyaga mos keladigan transplantatsiyadan keyingi yordam dasturi. 3-rasmda simulyatsiya jarayoni tasvirlangan. Biz keyingi bo'limlarda asosiy komponentlarni muhokama qilamiz.

3.1.1. Organ talabi

Talab kutish ro'yxatidagi bemorlar tomonidan ifodalanadi. Biz bemorlarni qon turlari va boshqa klinik mezonlarga qarab bir xil turdagi vafot etgan donor organni olishlari mumkin bo'lgan raqobatbardosh bemorlarning bir necha guruhiga ajratamiz. Biz har bir guruhni alohida modellashtiramiz. Biz guruhlar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni ko'rib chiqamiz (masalan, AB qon guruhi bo'lgan ba'zi bemorlar har qanday qon guruhiga ega bo'lgan donorlardan organlarni olishlari mumkin) alohida guruhlarga organlar ta'minotini moslashtirish orqali.

Har bir raqobatbardosh bemor guruhi j ∈ {A, B, AB, O} bo'lgan j qon guruhiga tegishli navbat bilan modellashtirilgan. Bemorlar o'zlarining mos keladigan navbatiga (masalan, qon guruhiga qarab) lj tezligi bilan qo'shilishlari va mos keladigan donorlar tomonidan xizmat ko'rsatishlari mumkin. Mosbuyraklarµi tezligi bilan j qon guruhi navbatiga kelish. Masalan, A qon guruhi uchun navbat, mos keladibuyraklarA va O turlari. Bemorlar (1) taklif qilingan buyrakni qabul qilganda yoki (2) thi darajasida transplantatsiya qilish uchun juda kasal bo‘lib qolishsa yoki kutish ro‘yxatida vafot etganida, transplantatsiya tezligi ēi bilan j kutish ro‘yxatidan chiqib ketadi. . Navbat modelining tuzilishi 4-rasmda ko'rsatilgan.

[34] dagi tadqiqotdan so'ng, j qon guruhi bemorlari kutish ro'yxatiga qo'shilish uchun lj kelish tezligi bilan Puasson jarayoni bo'yicha kelishadi. Bemorlar modeldagi kutish roʻyxatiga kuzatilmaydigan boshlangʻich salomatlik holati h0 bilan qoʻshiladi, bu ular qoʻshilganda dializda omon qolishlari mumkin boʻlgan qolgan vaqtni ifodalaydi. Weibull taqsimoti yordamida h0 ning bemorlar populyatsiyasidagi taqsimotini modellashtiramiz. Weibull taqsimoti ko'pincha omon qolish tahlilida muvaffaqiyatsizlikka uchragan vaqtni ko'rsatish uchun ishlatiladi, chunki u vaqt o'tishi bilan kamayib boruvchi, doimiy yoki ortib borayotgan muvaffaqiyatsizlik darajasini ifodalashga qodir. Simulyatsiya qilingan bemorning sog'lig'i, h0, u holda H0 ∼ Veybull(a, b) tasodifiy o'zgaruvchining realizatsiyasi hisoblanadi, bunda a va b mos ravishda masshtab va shakl parametrlari. Bemorlar (1) transplantatsiya qilinsa yoki (2) sog'lig'i yomonligi (yoki o'limi) tufayli navbatdan chiqsalar, kutish ro'yxatidan chiqib ketishadi. h0 - bemor kutish ro'yxatiga qo'shilganda dializda omon qolishi mumkin bo'lgan vaqt (ya'ni, indeks uning shu paytgacha nol yil kutganligini ko'rsatadi), w yil kutishdan keyingi haqiqiy sog'lik hw {{1{{ 11}}}} h0 − w, ya'ni bemor kutish ro'yxatini eng kech w=h0 bo'lganda tark etadi.

3.1.2. Organ ta'minoti

Quyidagi [34], mos o'lgan donorbuyraklarmkj kelish tezligi bilan mustaqil bir hil Puasson jarayoniga muvofiq j qon guruhi uchun navbatga kelish. OPTN belgilangan abuyrakBuyrak donorlari profili indeksi (KDPI) deb ataladigan sifat ko'rsatkichi buyraklarni transplantatsiyadan keyingi buyrakning omon qolish darajasiga ko'ra tartiblash uchun o'nta klinik donor omilni o'z ichiga oladi [41]. KDPI donorning quyidagi xususiyatlarini hisobga oladi: yoshi, bo'yi, vazni, etnik kelib chiqishi, donorning yurak funktsiyasini yo'qotishi yoki miya funktsiyasini yo'qotishi tufayli vafot etganmi, o'lim sababi sifatida insult, yuqori qon bosimi tarixi, diabet tarixi, ta'sir qilish gepatit-C virusi, sarum kreatinin (buyrak funktsiyasining o'lchovi). Qurilishga ko'ra, KDPI ma'lum bir yilda yig'ilgan barcha buyraklar bo'ylab bir xil taqsimlangan. KDPI ga rioya qilgan holda, biz Q ∼ Unif (0, 1) tasodifiy o'zgaruvchining realizatsiyasi sifatida q0 bilan ko'rsatilgan kelgan donor buyragi sifatini modellaymiz. Biz eng past va 1 eng yuqori buyrak sifatini ifodalash uchun 0 dan foydalanamiz, ya'ni, q0=1 − KDPI. Simulyatsiyada yangi donor buyragi paydo bo'lganda, buyrak bir vaqtning o'zida taklifni ko'rib chiqish va qabul qilish/rad etish to'g'risida qaror qabul qilish uchun belgilangan vaqt oralig'iga ega bo'lgan g bemorlar guruhiga taklif qilinadi. Agar belgilangan vaqtdan keyin g guruhidagi bemorlarda hech kim buyrakni qabul qila olmasa, u holda buyrak navbatdagi g guruhidagi bemorlarga taklif qilinadi. Ajratish jarayoni organ bemor tomonidan qabul qilinmaguncha yoki yo'q qilinmaguncha davom etadi (muvaffaqiyatsiz qidiruv yoki organni joylashtirish tufayli). Hozirgi donor buyrak etishmovchiligi uchun bizda µj < lj="" bor,="" ya'ni="" buyraklar="" yangi="" bemorlarga="" qaraganda="" kamroq="" tezlikda="" keladi.="" bemorni="" sog'lig'i="" yoki="" o'limi="" tufayli="" olib="" tashlash="" navbatni="" cheklangan="" hajmda="" ushlab="" turadi.="" uzunroq="" kutish="" ro'yxatlari="" uzoqroq="" kutish="" vaqtlariga="" va="" bemorlarning="" sog'lig'ining="" yomonlashishiga="" olib="" keladi.="" o'z="" navbatida,="" bu="" olib="" tashlash="" tezligini="" oshiradi="" (bemorlar="" transplantatsiya="" qilmasdan="" ketadilar).="" navbat="" uzunligi="" muvozanatda="" barqarorlashadi,="" bunda="" transplantatsiya="" tezligi="" va="" bemorni="" olib="" tashlash="" tezligi="" bemorning="" kelish="" tezligiga="" mos="">

3.1.3. Buyrakni qabul qilish / rad etish to'g'risidagi qaror

Vaqt o'tishi bilan, donorlik jarayoni sifatidabuyraktaklif qilish davom etsa, buyrakda CIT to'planadi va uning sifati yomonlashadi. Biz bu buzilishni qt {0}} f(q0, d, t) sifatida modellaymiz. Ushbu tenglamada t to'plangan CITni va q0 t=0 bo'lganda tiklanish vaqtidagi buyrak sifatini ifodalaydi. d oʻzgaruvchisi buyrak sifatining yomonlashuv omilini ifodalaydi. Biz f sifat funksiyasining d va t da kamayishini talab qilamiz, yaʼni ∂ f(q0,d,t)∂d < 0="" va∂="" f="" (q0,d,t)="" ∂t="">< 0.="" simulyatsiya="" modelida="" biz="" vaqtni="" takliflarning="" bir="" raundiga="" ruxsat="" etilgan="" vaqtning="" ko'paytmalari="" sifatida="" o'lchaymiz.="" agar="" bemorlarda="" qaror="" qabul="" qilish="" uchun="" bir="" soat="" bo'lsa,="" u="" holda="" t="" to'plangan="" shaharni="" soatlarda="" ifodalaydi.="" biz="" buyrakni="" bemorning="" qarorini="" qabul="" qilish="" rad="" etishini="" va="" keyingi="" transplantatsiyani="" ikki="" bosqichda="" modellashtiramiz.="" birinchidan,="" bemor="" taklif="" yoki="" yo'qligini="" aniqlash="" uchun="" chegara="" strategiyasidan="">buyrakqabul qilinadi. Agar qt k dan katta yoki unga teng bo'lsa, bemor taklifni qabul qiladi, bu erda k - bemor va jarroh tomonidan belgilanadigan buyrak sifati chegarasi. Qabul qilinadigan buyraklar uchun biz bemorning sog'lig'i va transplantatsiya markazi bilan bog'liq bir qancha omillarni ko'rib chiqamiz. Simulyatsiya modelida biz qabul qilinadigan buyrak taklif qilinganda transplantatsiya qilish ehtimolidan foydalanamiz.

Bu erda p (bemor omillari) bemorning o'ziga xos tibbiy holatini va bemor yoki jarrohning qaror qabul qilishiga qarshi qaror qabul qilishi mumkin bo'lgan har qanday haqiqatni ifodalaydi.buyrakfaqat buyrak sifati bilan izohlanmaydigan sabablarga ko'ra (masalan, bemor kutish ro'yxatiga vaqtincha harakatsiz qo'yilgan, noqulay o'zaro moslik natijasi). Ehtimollik p (markaziy omillar) transplantatsiya markazining tayyorligini (masalan, xodimlarning mavjudligi, operatsiya xonalari va boshqalar), shuningdek, transplantatsiyaning markaz faoliyatini baholashga ta'sirini hisobga oladi. Bemor jarroh bilan maslahatlashgan holda qaror qabul qilish chegarasini k tanlaydi. Bunday chegaraga bemorning sog'lig'i h0 ta'sir qiladi, chunki dializga ko'proq vaqti qolgan bemor sifatli buyrakni kutadi. Biz simulyatsiyada bu munosabatni har bir bemor uchun tasodifiy o'zgaruvchidan K∼ Unif(0,1) tanlab modellashtiramiz, bu Spearmen darajasidagi korrelyatsiya koeffitsienti rH bilan ifodalangan bemorningsh0 bilan korrelyatsiya qilinadi. 0, K.

3.1.4. Bemorning transplantatsiyadan keyingi yordam dasturi

Agar bemor o'lgan donorni qabul qilsabuyraktaklif va transplantatsiya sodir bo'lsa, bemor transplantatsiyadan keyingi yordamni oladi. Transplantatsiyadan keyingi foydalilik qt transplantatsiya vaqtidagi buyrak sifatiga va bemorning w kutish vaqtiga bog'liq bo'lib, hw=h0 − w salomatlik holatiga olib keladi. Transplantatsiyadan keyingi yordamchi dasturni ikkita komponentga bo'lish mumkin

Bu erda B(·) bemor uchun foydani ifodalaydibuyraksifati va D (·) kutish ro'yxatidagi bemorning yomonlashuvini hisobga oladi. Yordamchi dasturni ushbu ikki komponentga bo'lish ma'lumotlardan parametrlarni baholash uchun afzalliklarga ega. B(·) funksiyasi bemorga qt sifatli buyrakni kutmasdan qabul qilsa, uning foydasi sifatida qaralishi mumkin. Foyda funktsiyasi bemorning sog'lig'i h{0}} va buyraklar sifati bilan ortib borishini qondirishi kerak, ya'ni, ∂B(∂hh00, qt) > 0 va ∂ B(∂hq0t, qt) > 0. D(·) buyrakni w kutish tufayli buzilish omili ko'rinishidagi xarajatlarni ifodalaydi. Bemorning sog'lig'i bilan kutish vaqtining ortishi va kamayishi bilan xarajat funktsiyasi oshishi kerak. har qanday vaqtda o'lish, shu nuqtaga qadar omon qolish

Bu erda m(h{0}}) sog'lig'i h0 bo'lgan, darhol mukammal buyrak (qt=1) olgan bemor uchun transplantatsiya natijasini bildiradi (w {{3) }}). Tabiiyki, m(h0) bemorning salomatligi h0 bilan ortib bormoqda. D(·) uchun funktsiyadan foydalanamiz

bu erda buzilish tezligini nazorat qiladi. Kutish vaqti nolga teng bo'lsa (w {0}}) buzilish koeffitsienti bittaga teng (ya'ni, buzilish yo'q). Agar bemor juda yuqori sifatli buyrakni kutsa va vaqt tugasa (ya'ni, w=h0), u holda buzilish omili nolga aylanadi. Tanlangan funktsional shakl juda moslashuvchan va chiziqli buzilishni ifodalashi mumkin ( {{ 4}}), buzilishning sekinlashishi ( > 1) va yomonlashuvning kuchayishi ( < 1).="" ma'lumotlardan="" parametrlarni="" baholash="" va="" simulyatsiya="" optimallashtirishdan="" foydalanib,="" biz="" har="" bir="" bemor="" uchun="" optimalni="" topishimiz="">buyrakTransplantatsiyadan keyingi foydani maksimal darajada oshiradigan sifat chegarasi k∗.

3.2. Hududni tanlash va bir nechta ro'yxatni optimallashtirish modeli

Bemor boshqa mintaqaga (mintaqa tanlash) ko'chib o'tish yoki bir nechta mintaqalardagi transplantatsiya markazlarida ro'yxatga olish orqali transplantatsiya qilish imkoniyatini oshirishi mumkin. Bemorga bir nechta ro'yxatga olish uchun hududlar to'plamini aniqlashga yordam berish uchun biz simulyatsiya modelidan optimal chegara siyosati parametrini k∗i va bemor har bir mintaqada transplantatsiyadan olishi mumkin bo'lgan maksimal kutilgan foydani hisoblash uchun foydalanamiz. Bu Ui(k∗i , h0, w), i ∈ 1, 2, 11 yordam qiymatlari bilan ifodalanadi. . . , 11. Oddiylik uchun, h0 va w berilgan bemor uchun transplantatsiyadan keyingi kutilayotgan foydalilikni ifodalash uchun Ui(k∗i ) ni yozamiz. Mintaqa tanlash endi eng katta yordam dasturiga ega hududni tanlash orqali amalga oshiriladi.

Bir nechta ro'yxatga olish uchun biz ikkilik qaror o'zgaruvchisi orqali i mintaqasida ro'yxatga olish harakatini ifodalaymiz

Bemorda har bir mintaqa uchun bittadan 11 ta qaror o'zgaruvchisi mavjud. O'ylaymizki, bemor cheklovlar to'plamini hisobga olgan holda kutilgan foydasi eng yuqori bo'lgan eng yaxshi hududlarni ro'yxatga olish orqali o'z imkoniyatlarini oshirishni xohlaydi. Buni quyidagi optimallashtirish muammosi sifatida shakllantirish mumkin.

Mintaqaviy kommunal xizmatlarni sarhisob qilish, eng katta kommunal xizmatlarga ega bo'lgan hududlar yechimga kiritilganligiga ishonch hosil qiladi. Birinchi cheklov yechim berilgan bemorning umumiy S byudjetini qondirishiga ishonch hosil qiladi. Ikkinchi cheklov bemor o'z vaqtida transplantatsiya markaziga borishi mumkin bo'lgan maksimal masofani hisobga oladi. Uchinchi cheklov bemorning mintaqaning ishlashiga nisbatan kutishini hisobga oladi P va nihoyat, oxirgi cheklov rito ni cheklaydi 0 yoki 1. Mintaqalar soni kichik bo'lgani uchun, faqat 11 tasi bor, bu muammoni sanab o'tish orqali hal qilish mumkin.

4. Ilovalar va raqamli natijalar

Biz ushbu bo'limni simulyatsiya modeli uchun zarur bo'lgan parametrlarni baholashdan boshlaymiz va keyin modelni ikkita dastur uchun qanday ishlatish mumkinligini ko'rsatamiz. Birinchi ilovada model bemorning boshqa mintaqaga ko'chib o'tish yoki bir nechta mintaqalarga qo'shilish tanlovini qo'llab-quvvatlash uchun qanday strategik ko'rsatma berishi mumkinligini ko'rsatadi.

Ikkinchi ilovada bemorlarning transplantatsiyadan keyingi foydaliligini oshirish orqali ijtimoiy farovonlikni yaxshilash uchun zamonaviy axborot texnologiyalaridan (masalan, smartfon ilovalari orqali) foydalanishning potentsial afzalliklari tahlil qilinadi.buyrakfoydalanish stavkalari.

cistanche bodibilding

4.1. Parametrlarni baholash

Model parametrlarini baholash uchun biz UNOS va SRTR ma'lumotlaridan foydalanamiz. Kutish ro'yxatiga qo'shimchalar va donorlarni hisoblash uchun biz 2019 yil uchun UNOSdata ma'lumotlarini chiqaramizbuyrakta'minlash. Kutish vaqtini hisoblash uchun biz SRTR tomonidan bildirilgan qiymatlardan foydalanamiz. SRTR ma'lumotlar tizimi AQShdagi barcha donorlar, kutish ro'yxatiga kiritilgan bemorlar va transplantatsiya qiluvchilar uchun batafsil tibbiy va demografik ma'lumotlarni o'z ichiga oladi. Foydalanilgan ma'lumotlar to'plami 1987 yil oktyabridan 2019 yil oxirigacha vafot etgan donor buyrak transplantatsiyasini birinchi marta olgan 400 dan ortiq 000 bemorlardan iborat.

SRTR va UNOSning yillik hisobotlari organlarning kelishi va kutish ro'yxati faoliyati (masalan, bemorni qo'shish va olib tashlash statistikasi) haqida ma'lumot beradi. Biz ushbu ma'lumotlardan har bir davr uchun lj va µjinni baholash uchun foydalanamiz.

Buyrakning qon guruhi j navbatiga kelish tezligini baholashning muhim omili bu bemorlar va donorlar o'rtasidagi qon guruhining mosligidir. Qon guruhining moslik mezonlariga ko'ra, qon guruhi O bo'lgan donorlar universal donorlar bo'lib, ularning buyrak a'zolari barcha qon guruhidagi bemorlarga taqdim etilishi mumkin. Boshqa tomondan, qon guruhi AB bo'lgan donorlar o'z buyraklarini faqat AB qon guruhidagi bemorlarga berishi mumkin, ular esa barcha qon turlaridan universal qabul qiluvchilardir. 4-jadvalda buyrak transplantatsiyasi uchun qon guruhining muvofiqligi batafsil ko'rsatilgan. Ushbu maqola faqat A qon guruhi uchun natijalar haqida xabar beradi. Boshqa qon guruhlari uchun natijalar xuddi shunday olinishi mumkin. 5-jadvalda A qon guruhi uchun donorlar va bemorlarning kelishi ko'rsatilgan.

SRTR ma'lumotlariga ko'ra, A qon guruhi bemorlar organlarning o'rtacha 94 foizini va 6 foizini mos ravishda A va O qon guruhi donorlaridan oladi, bu esa ko'rsatkichlarda aks etadi.buyrak5-jadvaldagi µj ta’minot parametri. AQSHda OPTN tomonidan qo‘llanilayotgan joriy taklif sxemasiga amal qilgan holda, biz simulyatsiya modelimizda bemorlar guruhining g=5 o‘lchamidan foydalanamiz. 48 soatlik CITdan so'ng organlar kamdan-kam qo'llanilishi haqidagi xabarlarga ko'ra, biz buyraklar degradatsiyasi darajasini d 5 foizga o'rnatdik [6]. d=0.05 da buyrak sifati (1 − 0.05) {{10}}.5 gacha yomonlashadi. 48 soatdan keyin boshlang'ich sifatining foizi. Tibbiyot hamkori bilan muhokamalar asosida barcha hududlar uchun transplantatsiya ehtimoli p(transplant)=0.8 dan foydalanamiz. Har bir mintaqa uchun ehtimollik ma'lumotlardan ham baholanishi mumkin, ammo buyraklar bo'yicha takliflarni rad etish to'g'risidagi ma'lumotlar hozircha bizda mavjud emas. , parametrlari va B(h0, qt) foyda funksiyasi va xarajat koeffitsienti C(h{{30}, w) ni, agar natija ma'lumotlari, shu jumladan postni ham taxmin qilish mumkin -transplantatsiyaning omon qolish imkoniyati mavjud. Biroq, bizning ma'lumotlar majmuamiz ushbu ma'lumotlarni o'z ichiga olmaydi, shuning uchun biz simulyatsiyamizda=0.4,=8 va=0.5 dan foydalanamiz. Weibull taqsimoti bilan H0 tasodifiy o'zgaruvchisidan olingan sog'lig'i h0 bo'lgan bemorlarni kutish ro'yxatiga qo'shamiz. Biz 7 yoshga yaqin va 12 yoshgacha boʻlgan aholining taxminan 90 foizining oʻrtacha sogʻligʻini olish uchun a=8 oʻlchov parametri va b=2 shakl parametridan foydalanamiz. Biz qabul qilingan buyrak sifati va ma'lumotlarda kuzatilgan bemorning sog'lig'i o'rtasidagi korrelyatsiyaga yaqin bo'lgan r(H0, K) 0,2 bo'lgan Spearman darajasi korrelyatsiyasidan foydalanamiz.

4.2. Hududni tanlash va bir nechta ro'yxat

Mintaqani tanlash yondashuvini ko'rsatish uchun biz A qon guruhiga ega, bir yil davomida diyalizda (h0=1) bo'lgan, hozirda 1-pozitsiyada bo'lgan maqsadli bemorning natijalarini xabar qilamiz00 kutish ro'yxatidan. Biz kutish ro'yxatini tasodifiy yaratilgan bemorlar bilan bajaramiz (ularning sog'lig'i Veybull taqsimotidan o'zaro bog'liq siyosat chegarasi bilan olingan). Biz qaror qabul qilish chegarasi qiymatlari k ∈ {0, 0,1, 0,2, · · ·, 0,9} uchun har birida bir xil simulyatsiyani 100 marta bajaramiz va kutilgan foydalilikni baholash uchun 100 ta yugurish natijalarini o'rtacha hisoblaymiz. har bir chegara uchun.

6-jadvalda k∗i optimal chegarasi bo'yicha natijalar ko'rsatilgan, natijada har bir mintaqa uchun transplantatsiyadan keyingi eng katta kutilgan foydali dastur Ui(k∗i) bo'ladi. Thebuyraknavbatga kelish darajasi (qon guruhi A bo'yicha kutish ro'yxatidagi bemorlar) yiliga mkA va qt - transplantatsiya qilingan buyrakning o'rtacha sifati. Misol uchun, agar maqsadli bemor 6-mintaqada ro'yxatga olingan bo'lsa, k=0.65 chegarasi optimal hisoblanadi, bu esa 9,6 yil xizmat muddatiga olib keladi. Aksincha, agar u 2-mintaqada ro'yxatga olingan bo'lsa, optimal qaror 0.85 gacha bo'lishi mumkin, u 13,22 yil.

7-jadvalda biz 6-mintaqada yashayotgan va ro'yxatga olingan qon guruhi A uchun mumkin bo'lgan hududlar to'plamini topish uchun optimallashtirish modelimizda foydalanilgan taxminiy ma'lumotlar keltirilgan. Biz kutilgan kutish vaqtini va {{ {2}}barcha 11 mintaqada bunday bemorlarning yillik omon qolish darajasi. Har bir mintaqada biz yirik shaharni tanlaymiz va shaharning yashash qiymati indeksidan foydalanib, uning oylik yashash narxini hisoblaymiz. Baholash qiymati kutilgan baholarning umumiy sonining mahsuloti sifatida aniqlanadibuyraktransplantatsiya va har bir baholash narxi. Baholashning kutilayotgan soni koʻpchilik transplantatsiya markazlari tomonidan belgilangan 6-oylik qayta baholash siyosati asosida taxmin qilinadi. Umuman olganda, bemor bir nechta mintaqalarda ro'yxatga olishni xohlasa, davriy baholash narxini to'lash uchun javobgardir, chunki ko'pgina sug'urta polislari faqat bitta ro'yxatga olishning davriy baholash narxini qoplaydi. Umumiy xarajat quyidagicha hisoblanadi: bemor to'lashi kerak bo'lgan umumiy pul miqdori (baholashlar soni va baholash narxi) va boshqa mintaqaga sayohat va uch kun davomida qolish xarajatlari.

Misol tariqasida, bu yerda bemorning C=$15,000 byudjeti bor deb faraz qilamiz. U, shuningdek, D=1500 mil masofani bosib o'tishi mumkin va uning mintaqadagi ishlashidan kutgan minimal darajasi besh yillik omon qolishning 75 foizini tashkil qiladi. Ushbu uchta cheklov ostida transplantatsiyadan keyingi natijalarni maksimal darajada oshirish niyatida, bizning modelimiz shuni aniqladiki, 6-chi uy mintaqasidan tashqari, bemor 5, 4 yoki 8-mintaqalarda ham ro'yxatga olinishi mumkin, bunda 5-mintaqa kutilgan eng yuqori foyda keltiradi. OPTN transplantatsiyadan foydalanishda tenglikni ta'minlash va geografik nomutanosiblikni kamaytirishga intiladi [16]. Bepul bir nechta ro'yxatda bemorlar byudjet cheklovlarini hisobga olgan holda imkon qadar ko'proq mintaqalarda ro'yxatdan o'tishga rag'batlantiriladi. Bu shuni anglatadiki, transplantatsiyaga kirish bemorning moliyaviy imkoniyatlariga ta'sir qiladi, bu esa adolat va adolat nuqtai nazaridan muammo tug'dirishi mumkin. Biroq, uzoq muddatda bepul hudud tanlash va bir nechta ro'yxatlar geografik nomutanosiblikni kamaytirishi mumkin. Ko'proq bemorlar hozirda yuqori kommunal xizmatlarni taklif qiladigan, talab nomutanosibligini tekislaydigan va kommunal bo'shliqni kamaytiradigan hududlarga murojaat qilishadi. Shu nuqtada, bir nechta mintaqalarda ro'yxatdan o'tish uchun ko'proq byudjetga ega bo'lish afzalligi kamayadi va bu yanada adolatli vaziyatga olib keladi. Qisqa muddatda ko'proq bemorlarga bir nechta ro'yxatlarni taqdim etish uchun tegishli siyosatlar bilan tenglikni vaqtincha ta'minlash kerak.

4.3. Axborot almashishning taqsimlash samaradorligiga ta'siri

OPTN strategik rejasidagi (2018–2021) [16] transplantatsiyalar sonini koʻpaytirish maqsadidagi tashabbuslardan biri donor/resipientni yanada samaraliroq moslashtirish uchun tizim vositalarini qoʻllashdan iborat. Bunday vositalar ma'lumot almashish vositalarini o'z ichiga oladi, ya'ni transplantatsiya markazi va bemor OPTN bilan yangilangan ma'lumotlarni almashadi, bu esa operatsiyani tezlashtirish imkoniyatiga ega.buyrakajratish jarayoni va shu bilan sovuq ishemiya vaqtini (CIT) va buyrakni tashlash tezligini kamaytiradi.

Baham ko'rish mumkin bo'lgan ma'lumotlarga quyidagilar kiradi:

1. Bemorni qabul qilish chegarasi k: Har bir bemor unga xabar beradibuyraksifatni qabul qilish chegarasi k o'zi va uning shifokori tomonidan belgilanadi.

2. Bemor tomonidan qo'llaniladigan har qanday qo'shimcha qaror mezonlari: Bemor va jarrohning qarorlariga ushbu hujjatga kiritilmagan ma'lumotlar ta'sir qilishi mumkin.buyraksifatni baholash (KDPI). Bemor nimani qabul qilishini oldindan belgilashi mumkin bo'lgan standartlashtirilgan sifat parametrlariga ega bo'lish yaxshilanadibuyrakajratish. To'liq ma'lumotga ko'ra, OPTN buyrakni qabul qiladigan va qimmatli CITni saqlaydigan bemorlarni darhol aniqlay oladi.

3. Bemorning hozirgi mavjudligi: bemor hozirda transplantatsiyani qabul qila oladimi yoki yo'qligini ko'rsatadigan dolzarb ko'rsatkich. Faktorlarga hozirgi sog'liq va sayohat kiradi.

4. Transplantatsiya markazining mavjudligi: Transplantatsiya markazining mavjudligini hisobga oladi - operatsiyani o'z vaqtida bajarish uchun tayyorlangan operatsiya xonalari, jarrohlar, hamshiralar va xodimlar kabi imkoniyatlar mavjud.

Mukammal ma'lumot ostida OPTN barcha bemorlarni qabul qilish chegaralari k, organga qo'yiladigan har qanday qo'shimcha talablar va bemor va markaz mavjud bo'lsa, so'nggi ma'lumotlarga ega bo'ladi. Shu sababli, OPTN transplantatsiyani qabul qiladigan va qabul qiladigan kutish ro'yxatidagi birinchi bemorni bevosita aniqlay oladi. Bu organni olish va transplantatsiya qilish uchun zarur bo'lgan CITni, ya'ni t ni samarali tarzda kamaytiradi. Simulyatsiya modelida g ni kutish ro'yxati uzunligiga o'rnatish orqali mukammal ma'lumot ifodalanishi mumkin, bu butun kutish ro'yxati bir zumda mos keladigan bemorni qidirayotganini ko'rsatadi. Mukammal ma'lumotni taxmin qilish ko'p sabablarga ko'ra haqiqiy emas. Masalan, texnik muammolar axborot mavjudligiga ta'sir qilishi mumkin va bemorlar yoki markazlar barcha ma'lumotlarni doimiy ravishda yangilab turmasligi mumkin. Haqiqiyroq sozlama yaxshilandi, ammo ma'lumot almashish hali ham nomukammal. Qo'shimcha ma'lumot bemorlarni umumiy ma'lumotlardan foydalangan holda tezroq aniqlash mumkinligini anglatadi. Biz ushbu faktni simulyatsiya modelida soatiga izlanishi mumkin bo'lgan bemorlar sonining ko'payishi (ya'ni, g ning ortishi) bilan ifodalaymiz.

Yaxshilangan maʼlumot almashish samarasini koʻrsatish uchun biz 6-mintaqadagi A qon guruhidagi bemorlar uchun natijalar haqida xabar beramiz. Biz 1000 nafar bemor bilan kutish roʻyxatini ishga tushiramiz va kutish roʻyxati uzunligi 1800 nafar bemor (200 oy) atrofida barqarorlashguncha simulyatsiyani bajaramiz. Biz o'rtacha 300 oy davomida bu isitish davridan keyin natijalarni xabar qilamiz. Asosiy chiziq hozirda foydalanilayotgan g=5 guruh hajmidir. Axborot almashishning turli darajalarini ifodalash uchun biz g ni o'zgartiramiz.

8-jadvalda kutish ro'yxatidagi qancha bemorni soatiga samarali ko'rib chiqish mumkinligi bilan ifodalangan ma'lumot almashishning ta'siri ko'rsatilgan. Guruhning boshlang'ich hajmi besh bo'lganida, qabul qilingan buyrakning o'rtacha sifati 0,66 ni tashkil qiladi, bu har bir transplantatsiya qilingan bemorga o'rtacha 10,76 yil foyda keltiradi. Buyrak kutish ro'yxatidagi 45 bemorga qadar sayohat qilishi mumkin va o'rtacha oltinchi bemor tomonidan qabul qilinadi. 9-jadvalda transplantatsiya darajasidan tashqari buyrakdan foydalanish va kutish ro'yxatidagi o'lim ko'rsatkichlari keltirilgan. Buyrakdan foydalanish darajasi g ortishi bilan sezilarli darajada oshadi.

5-rasmda ko'rsatilgandek, yaxshilanishbuyrakTransplantatsiya darajasi g=10 taklif qilish jarayonining tezligini ikki baravar oshirish uchun 17 foizni tashkil etadi va mukammal ma'lumot mavjud bo'lganda u 47 foizga etadi. Boshqa tomondan, kutish ro'yxatidagi o'lim darajasi g=10 bo'lganda 7 foizga kamayadi va pasayish 21 foizgacha bo'lishi mumkin. Simulyatsiya ma'lumot almashishning taqsimlash jarayoniga olib kelishi mumkin bo'lgan samaradorlikka ta'sirini ko'rsatadi.

Ma'lumot almashish ko'p jihatdan joriy texnologiyalar yordamida amalga oshirilishi mumkin. Masalan, real vaqt rejimida bemorning mavjudligini kuzatish uchun ilovalar va tibbiy taqiladigan qurilmalardan foydalanish. Transplantatsiya markazlarining axborot tizimi va OPTN o'rtasidagi standartlashtirilgan interfeyslar markaz mavjudligini boshqarish uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu texnologiyalarni ishlab chiqarish ko'p vaqt talab etadi, ammo ushbu simulyatsiya tadqiqotida keltirilgan natijalar shuni ko'rsatadiki, potentsial foyda sezilarli darajada pasayishi mumkin.buyraktariflarni minimal darajaga tushiring.

5. Yakunlovchi mulohazalar

Ushbu tadqiqotning birinchi hissasi optimal vafot etgan donorni ta'minlaydigan simulyatsiya modelini ishlab chiqishdirbuyrakqaror qabul qiluvchilar (bemorlar va jarrohlar) uchun qabul qilish bo'yicha ko'rsatma. Organlarni qabul qilish/rad etishni modellashtirishning asosiy muammosi hayotni saqlab qolish uchun muhim qaror qabul qilish uchun real sharoit va vaziyatlarni o'z ichiga oladi. Shu sababli, ushbu ishning asosiy yangiligi sifatida bizning asosiy maqsadimiz buyrakni tanlash mezonlariga hissa qo'shadigan turli muhim elementlarni tan olish, umumlashtirish va amalga oshirishdir. Taklif etilayotgan model bemorlarning sog'lig'i va turli xilligiga imkon beradibuyraksifati, shuningdek, ularning o'zaro bog'liqligi. Bundan tashqari, biz taqsimlash jarayoni davom etayotganda CIT to'planishi natijasida buyraklar sifatining yomonlashishini ham o'z ichiga olamiz. Yuqorida aytib o'tilgan barcha elementlarga qo'shimcha ravishda, biz transplantatsiya bo'yicha optimal echimni taklif qilish uchun bemorning sog'lig'i va mavjudligini inson va muassasa resurslari bilan birlashtiramiz.

Taklif etilayotgan model turli xil siyosat tanlovlari OTPN tomonidan belgilangan strategik maqsadlarga qanday ta'sir qilishi mumkinligini tekshirish uchun ishlatilishi mumkin [16]. Biz buni ikkita dastur bilan tasvirlab berdik. Birinchidan, biz ushbu modelni bemorlarning ko'p ro'yxatga olish xarajatlari, masofa va parvarish sifati cheklovlari bo'yicha qarorlarini xabardor qilish uchun qanday qo'llash mumkinligini ko'rsatdik. Qisqa muddatda bir nechta ro'yxatga olish moliyaviy resurslarga asoslangan bemorlar o'rtasida tenglik uchun qiyinchiliklar tug'dirishi mumkin bo'lsa-da, u transplantlarga kirishda geografik nomutanosibliklarni bartaraf etish va shu bilan tenglikni oshirish potentsialiga ega.

Ikkinchi misol e'tiborni ijtimoiy farovonlik tomoniga qaratadibuyrakbirinchi qo'llashda ko'rib chiqilgan optimal echimni topishga e'tibor qaratish o'rniga transplantatsiya. Biz ijtimoiy ta'minot natijalarini (ya'ni, donorlik buyraklaridan foydalanish va butun tizim bo'ylab transplantatsiyadan keyingi yordam dasturini) mavjud ma'lumotlarning bir necha darajalari bo'yicha, ma'lumot yo'qligidan mukammal ma'lumotgacha bo'lgan darajada taqqoslaymiz. Axborotning ko'payishi buyrakni tezroq tayinlash va buyrakni tashlab yuborish tezligini kamaytirishga olib keladi. Transplantatsiya stavkasini oshirish ijtimoiy yordamni yaxshilaydi va davomiyligini qisqartiradibuyraktransplantatsiya kutish ro'yxati, vaqt va o'lim darajasi. Siyosatchilar ushbu natijalardan kerakli ma'lumotlarni to'plash uchun zamonaviy axborot texnologiyalari qiymatini rag'batlantirish va bemorlar va markazlar tomonidan o'z vaqtida ma'lumot almashishni rag'batlantiradigan rag'batlantiruvchi tuzilmalarni loyihalash muhimligini ko'rsatish uchun foydalanishlari mumkin. Masalan, smartfon qurilmasi uchun organ transplantatsiyasi ilovasini loyihalash zarur ma'lumotlarni o'z vaqtida taqdim etish va yangilashning xavfsiz, oson va tezkor usulini ta'minlaydi. Siyosatchi barcha bemorlar va transplantatsiya markazlari takliflarni qabul qilish uchun amal qilishi kerak bo'lgan asosiy qoidani o'rnatishni xohlashi mumkin. Masalan, majburiy ilova texnologiyasi va xizmatidan foydalangan holda, transplantatsiya markazlari bemorning kutish roʻyxatidagi oʻrni maʼlum chegaradan oʻtgandan soʻng, oʻzlarining taqdim etilgan maʼlumotlarini muntazam ravishda (masalan, har kuni) qayta koʻrib chiqishi yoki tekshirishi mumkin. Taklif etilayotgan model oddiy va moslashuvchan bo'lib, buyraklarni tayinlash jarayonining boshqa ko'plab jihatlarini tekshirish uchun osongina moslashtiriladi.

Author Cyoqilgantributiyoqilgans:Mualliflar bu ishga teng hissa qo‘shgan. Barcha mualliflar qo'lyozmaning nashr etilgan versiyasini o'qib chiqdilar va rozi bo'ldilar

Fonding:Ushbu tadqiqot tashqi moliyalashtirilmagan.

Institutiyoqilganal Review Board Statement:Qo'llanilmaydigan, qo'llab bo'lmaydigan.

Informed Consuzt Statemuzt:Qo'llanilmaydigan, qo'llab bo'lmaydigan.

Data Availability Statement:Ushbu tahlilda foydalanilgan ma'lumotlar to'plamini UNOS orqali olish mumkin.

Conflicts of Interest:Mualliflar manfaatlar to'qnashuvi haqida e'lon qilmaydi.

cistanche bodibilding

Referentsiyalar

1. Kaliforniya universiteti San-Fransisko. TheBuyrakLoyiha - Biosun'iy yaratishBuyrakBuyrak etishmovchiligi uchun doimiy yechim sifatida. Onlaynda mavjud: (2020-yil 4-aprelda kirish mumkin).

2. MilliyBuyrakFond. Organ donatsiyasi va transplantatsiyasi statistikasi. 2016. Onlaynda mavjud: (2020-yil 16-aprelda kirish mumkin).

3. UNOS mintaqalari: Organ transplantatsiyasining mintaqaviy resurslari. Onlaynda mavjud: (2020-yil 20-martda kirish mumkin).

4. OPTN. 2020-yil 6-dekabrdan kuchga kirgan siyosatlar [Ex Comm 9.9.A.]. Onlaynda mavjud: (2021 yil 2 yanvarda kirish mumkin).

5. Vey, A.; Salkovski, N.; Kasiske, BL; Israni, AK; Snyder, JJ ta'siribuyraktaqsimlash samaradorligi ko'rsatkichlari bo'yicha qabul qilish xatti-harakatlarini taklif qilish. Klin. Transplantatsiya. 2017, 31, e13057.

6. Koidzumi, N.; DasGupta, D.; Patel, AV; Smit, TE; Mayer, JD; Callender, C.; Melancon, JK Sovuq ishemiya vaqtidagi geografik o'zgarishlar:BuyrakQo'shma Shtatlarda jigar transplantatsiyasiga qarshi, 2003 yildan 2011 yilgacha. Transplantatsiya. To'g'ridan-to'g'ri2015, 1, e27.

7. Xovard, DH. Nega transplant jarrohlar organlarni rad etishadi?: Qabul qilish/rad etish qarorining modeli. J. Health Econ. 2002, 21, 957–969.

8. Louson, C.; Jonson, D.; Clapper, D.; Fauler, K.; Kapur, S. kamaytirishBuyrakBekor qilish stavkasi. Buyrak yangiliklari. 2017. Onlaynda mavjud:(2020-yil 22-fevralda kirish mumkin).

9. Chjan, J. Sukunat ovozi: AQShda kuzatuv o'rganishbuyrakbozor. Mark. Sci. 2010, 29, 315–335.

10. Schold, JD; Buccini, L.; Srinivas, T.; Srinivas, R.; Podjio, E.; Flechner, S.; Soria, C.; Segev, D.; Fung, J.; Goldfarb, D. Markaz faoliyatini baholash assotsiatsiyasi vabuyrakQo'shma Shtatlardagi transplantatsiya hajmi. Am. J. Transplantatsiya. 2013, 13, 67–75.

11. Schold, J.; Buccini, L.; Podjio, E.; Flechner, S.; Goldfarb, D. Nomzodlarni olib tashlash uyushmasiBuyrakTransplantatsiyani kutish ro'yxati va markaz faoliyatini nazorat qilish. Am. J. Transplantatsiya. Oʻchirilgan. J. Am. Soc. Transplantatsiya. Am. Soc. Transpl. Surg. 2016, 16, 1276–1284.

12. Bae, S.; Massi, AB; Luo, X.; Anjum, S.; Desai, NM; Segev, DL Buyrak donorlari profili indeksi (KDPI) kiritilgandan so'ng tashlab ketish tezligidagi o'zgarishlar. Am. J. Transplantatsiya. 2016, 16, 2202–2207.

13. Schold, JD; Buccini, LD; Goldfarb, DA; Flechner, SM; Podjio, ED; Sehgal, AR uyushmasi o'rtasidabuyraktransplantatsiya markazining ishlashi va transplantatsiyaning dializga nisbatan omon qolish foydasi. Klin. J. Am. Soc. Nefrol. 2014, 9, 1773–1780.

14. Haller, MC; Kainz, A.; Baer, ​​H.; Oberbauer, R. Dializ vintage va undan keyingi natijalarbuyraktransplantatsiya: retrospektiv kohort tadqiqoti. Klin. J. Am. Soc. Nefrol. 2016, 12, 122–130.

15. UNOS. Transplantatsiya haqida gapirish - bir nechta ro'yxatga olish va kutish vaqtini o'tkazish haqida tez-tez so'raladigan savollar. 2017. Onlaynda mavjud: (2020-yil 13-iyunda kirish mumkin).

16. OPTN. OPTN/UNOS strategik rejasi 2018–2021. Onlaynda mavjud: (2020-yil 12-aprelda kirish mumkin).

17. Chakkera, HA; Chertow, GM; O'Hare, AM; Amend, WJ; Gonva, TA mintaqaviy o'zgarishibuyraktransplantatsiya natijalari: vaqt o'tishi bilan tendentsiyalar. Klin. J. Am. Soc. Nefrol. 2009, 4, 152–159.

18. Ardekani, MS; Orlowski, JM Bir nechta ro'yxatbuyraktransplantatsiya. Am. J.BuyrakDis. 2010, 55, 717–725.

19. UNOS. Bir nechta ro'yxat. Onlaynda mavjud: (2018 yil 1 dekabrda kirish mumkin).

20. G‘aribiy, Z.; Ayvachi, MU; Xaxsler, M.; Giakoma, T.; Gaston, RS; Tanriover, B. O'lgan donorda antikorga asoslangan induksion terapiyaning iqtisodiy samaradorligibuyrakQo'shma Shtatlarda transplantatsiya. Transplantatsiya 2017, 101, 1234.