Thematic analysis of the medical records of patients evaluated for kidney transplant who did not receive a kidney
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A potential pitfall of policies intended to promote referral for kidney transplant is that greater numbers of patients may be evaluated for transplant without experiencing the intended benefit of receiving a kidney. Little is known about the potential implications of this experience for patients. METHODS: We performed a thematic analysis of clinician documentation in the electronic medical records of all adults at a single medical center with advanced kidney disease who were referred to the local transplant coordinator for evaluation between 2008 and 2018 but did not receive a kidney. RESULTS: 148 of 209 patients referred to the local kidney transplant coordinator at our center (71%) had not received a kidney by the end of follow-up. Three dominant themes emerged from qualitative analysis of documentation in the medical records of these patients: 1) Forward momentum: patients found themselves engaged in an iterative process of testing and treatment that tended to move forward unless an absolute contraindication to transplant was identified or patients disengaged; 2) Potential for transplant shapes other medical decisions: engagement in the transplant evaluation process could impact many other aspects of patients' care; and 3) Personal responsibility and psychological burden for patients and families: clinician documentation suggested that patients felt personally responsible for the course of their evaluation and that the process could take an emotional toll on them and their family members. CONCLUSIONS: Engagement in the kidney transplant evaluation process can be a significant undertaking for patients and families and may impact many other aspects of their care. Policies to promote referral for kidney transplant should be coupled with efforts to strengthen shared decision-making to ensure that the decision to undergo transplant evaluation is framed as an explicit choice with benefits, risks, and alternatives and patients have an opportunity to shape their involvement in this process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,036 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».