Barriers and Enablers to Organ Donation After Circulatory Determination of Death: A Qualitative Study Exploring the Beliefs of Frontline Intensive Care Unit Professionals and Organ Donor Coordinators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A shortage of transplantable organs is a global problem. The purpose of this study was to explore frontline intensive care unit professionals' and organ donor coordinators' perceptions and beliefs around the process of, and the barriers and enablers to, donation after circulatory determination death (DCDD). METHODS: This qualitative descriptive study used a semistructured interview guide informed by the Theoretical Domains Framework to interview 55 key informants (physicians, nurses, and organ donation coordinators) in intensive care units (hospitals) and organ donation organizations across Canada. RESULTS: Interviews were analyzed using a 6-step systematic approach: coding, generation of specific beliefs, identification of themes, aggregation of themes into categories, assignment of barrier or enabler and analysis for shared and unique discipline barriers and enablers. Seven broad categories encompassing 29 themes of barriers (n = 21) and enablers (n = 4) to DCDD use were identified; n = 4 (14%) themes were conflicting, acting as barriers and enablers. Most themes (n = 26) were shared across the 3 key informant groups while n = 3 themes were unique to physicians. The top 3 shared barriers were: (1) DCDD education is needed for healthcare professionals, (2) a standardized and systematic screening process to identify potential DCDD donors is needed, and (3) practice variation across regions with respect to communication about DCDD with families. A limited number of differences were found by region. CONCLUSIONS: Multiple barriers and enablers to DCDD use were identified. These beliefs identify potential individual, team, organization, and system targets for behavior change interventions to increase DCDD rates which, in turn, should lead to more transplantation, reducing patient morbidity and mortality at a population level.
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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 ».