Canadian transplant nephrologists’ perspectives on the decision‐making process for accepting or refusing a kidney from a deceased organ donor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney transplantation is the best treatment for patients with end-stage renal disease. The decision to accept a kidney from a deceased donor can be a difficult one, especially when organs from high KDPI (>85%) donors are offered. This study aims to capture the perspectives of transplant nephrologists (TNs) on the decision-making process when an organ is offered. METHODS: Fifteen Canadian TNs took part in semi-structured interviews between December 2017 and April 2018. The interviews were digitally recorded, transcribed, and analyzed using the thematic analysis method. RESULTS: The decision to accept a deceased-donor kidney offer is a medical one for the participants. However, transplant candidates could be involved when the offered kidney is from a donor with a KDPI >85% or increased infectious risk donor. The TNs' past experience, comprehensive data on the donor, and education of the transplant candidate could facilitate the decision-making process. A decision aid could also facilitate the decision-making process, but different concerns should be addressed. CONCLUSION: Although accepting a deceased-donor organ offer is often viewed as an opportunity for shared decision-making, participants in this study viewed the decision to accept or refuse an offer as a medical decision with little room for patient participation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».