Mental Health and Behavioral Barriers in Access to Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Background A history of mental health (MH) disorders or nonadherence (NA) may be barriers to completing the work-up (WU) and/or undergoing kidney transplantation (KT) but this has not been well documented. In this work, we analyzed the relationship between a history of MH disorders or NA and the likelihood of completing the WU or undergoing KT. Methods Patients referred for KT to the Toronto General Hospital from January 1, 2003, to December 31, 2012, and who completed a social work assessment, were included (n = 1769). The association between the history of MH disorders or NA and the time from referral to WU completion or KT were examined using Cox proportional hazards models. Results A history of MH disorders or NA was present in 24% and 18%, respectively. Patients with MH disorders had a 17% lower adjusted hazard of completing the WU within 2 years of referral (HR 0.83; 95% confidence interval [95% CI], 0.71-0.97). Similarly, patients with a history of NA had a 21% lower hazard of completing the WU (hazard ratio [HR], 0.79; 95% CI, 0.66-0.94). The adjusted HR for KT was 0.88 (95% CI, 0.74-1.05) and 0.79 (95% CI, 0.64-0.97) for MH disorders and NA, respectively. Conclusions These findings suggest that a history of MH disorders or NA is a potential barrier to KT. Whether targeted psychosocial support can improve access to KT for these patients requires further study. This single-center retrospective cohort analysis suggests that patients with a history of mental health disorders or nonadherence have lower chance to completing the workup and/or undergoing kidney transplantation, opening opportunities for investigations of targeted psychosocial support interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».