Identifying Outcomes that Are Important to Living Kidney Donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Living kidney donor candidates accept a range of risks and benefits when they decide to proceed with nephrectomy. Informed consent around this decision assumes they receive reliable data about outcomes they regard as critical to their decision making. We identified the outcomes most important to living kidney donors and described the reasons for their choices. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Previous donors were purposively sampled from three transplant units in Australia (Sydney and Melbourne) and Canada (Vancouver). In focus groups using the nominal group technique, participants identified outcomes of donation, ranked them in order of importance, and discussed the reasons for their preferences. An importance score was calculated for each outcome. Qualitative data were analyzed thematically. RESULTS: Across 14 groups, 123 donors aged 27-78 years identified 35 outcomes. Across all participants, the ten highest ranked outcomes were kidney function (importance=0.40, scale 0-1), time to recovery (0.27), surgical complications (0.24), effect on family (0.22), donor-recipient relationship (0.21), life satisfaction (0.18), lifestyle restrictions (0.18), kidney failure (0.14), mortality (0.13), and acute pain/discomfort (0.12). Kidney function and kidney failure were more important to Canadian participants, compared with Australian donors. The themes identified included worthwhile sacrifice, insignificance of risks and harms, confidence and empowerment, unfulfilled expectations, and heightened susceptibility. CONCLUSIONS: Living kidney donors prioritized a range of outcomes, with the most important being kidney health and the surgical, lifestyle, functional, and psychosocial effects of donation. Donors also valued improvements to their family life and donor-recipient relationship. There were clear regional differences in the rankings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».