Attitudes and predictive factors for live kidney donation in British Columbia. A comparison of recipients and wait-list patients.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Live donor kidney transplantation (LDKT) is both medically and economically superior to cadaver kidney transplantation in the treatment of patients with chronic renal failure. Unfortunately, fewer than 50% of patients on the transplant waiting list have a relative or friend who contacts the transplant program about possible donation. We hypothesized that both the potential recipient and potential donor have identifiable and modifiable characteristics that contribute to the likelihood of a live donor transplant. MATERIALS AND METHODS: Specifically-designed and validated questionnaires addressing personal characteristics, knowledge and beliefs about LDKT were mailed to patients who had previously received a LDKT (N = 163) and patients on the cadaver transplant waiting list (N = 251). Response rates were 81% and 67% respectively. RESULTS: There were significant differences between groups in age, ethnicity, marital status, hours worked per week, annual income, and time on the waiting list. Significant differences were found between groups in both knowledge and beliefs about live donor kidney transplantation. All wait-list patients could identify at least one family member (mean = 7 potential donors per wait-list patient) who might serve as a live kidney donor but less than 13% of these potential donors have actually undergone an evaluation. CONCLUSIONS: In British Columbia, an enormous pool of potential live kidney donors exists for patients who are currently waiting for a cadaver kidney transplant. Educational strategies designed for wait-list patients may correct knowledge deficits and alter unfavorable beliefs about LDKT which, in turn, may increase their willingness to seek and accept an offer of live kidney donation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».