Return to work after kidney transplant: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Renal transplant is the gold standard treatment for patients with end-stage renal disease. Employment after transplant is an important marker of recovery and a key component of general well-being with important social implications. AIMS: To evaluate employment status after renal transplant and to investigate facilitators of and barriers to return to work for renal transplant patients. METHODS: We searched PubMed, Scopus and the Cochrane Library in March 2019 using the following algorithms: 'return to work' AND kidney AND transplant. Eligible studies were selected by two independent researchers. Quality assessment was performed using the following tools: International Narrative Systematic Assessment (INSA) and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cross-sectional and cohort studies. RESULTS: The review included 18 papers: 10 cross-sectional studies, 6 cohort studies and 2 narrative reviews. The weighted mean percentage for return to work within 1 year was 39.4% (95% CI 39.3-39.6%). Employment status was influenced by modifiable and non-modifiable factors, such as pre-transplant employment, sociodemographic characteristics, clinical conditions and comorbidities, operative technique (invasive or not), type of transplants (living donor or cadaver), pre-transplant dialysis, psychosocial support, educational level and participation in education programmes. CONCLUSION: Return to work after kidney transplant is a dynamic process influenced by numerous factors. It is vital to implement multidimensional interventions focused on rehabilitation and influencing modifiable factors to improve return to work after kidney transplant. This systematic review updates knowledge in the field of transplant and of disability management.
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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 | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».