Can evidence-based health policy from high-income countries be applied to lower-income countries: considering barriers and facilitators to an organ donor registry in Mumbai, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Organ transplantation has become an effective means to extend lives; however, a major obstacle is the lack of availability of cadaveric organs. India has one of the lowest cadaver organ donation rates in the world. If India could increase the donor rate, the demand for many organs could be met. Evidence from high-income countries suggests that an organ donor registry can be a valuable tool for increasing donor rates. The purpose of this study is to determine whether the implementation of an organ donor registry is a feasible and appropriate policy option to enhance cadaver organ donation rates in a lower-income country. METHODS: This qualitative policy analysis employs semi-structured interviews with physicians, transplant coordinators, and representatives of organ donation advocacy groups in Mumbai. Interviews were designed to better understand current organ donation procedures and explore key informants' perceptions about Indian government health priorities and the likelihood of an organ donor registry in Mumbai. The 3-i framework (ideas, interests, and institutions) is used to examine how government decisions surrounding organ donation policies are shaped. RESULTS: Findings indicate that organ donation in India is a complex issue due to low public awareness, misperceptions of religious doctrines, the need for family consent, and a nation-wide focus on disease control. Key informants cite social, political, and infrastructural barriers to the implementation of an organ donor registry, including widely held myths about organ donation, competing health priorities, and limited hospital infrastructure. CONCLUSIONS: At present, both the central government and Maharashtra state government struggle to balance international pressures to improve overall population health with the desire to also enhance individual health. Implementing an organ donor registry in Mumbai is not a feasible or appropriate policy option in India's current political and social environment, as the barriers, identified through the 3-i framework lens, may be too difficult to overcome. Despite the evidence supporting the use of donor registries as a means to enhance organ donation rates, it is clear that context is critical and that it is not always practical to apply evidence-based policy solutions from high-income countries to lower-income settings.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,155 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».