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Enregistrement W3113139754 · doi:10.1177/1526924820978599

Education Priorities and What Matters to Those Considering Living Kidney Donation

2020· article· en· W3113139754 sur OpenAlexaff
Kara Schick‐Makaroff, Rebecca Hays, Julia Hunt, Laura A. Taylor, Dianne LaPointe Rudow

Notice bibliographique

RevueProgress in Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Transplant Nurses Society
Mots-clésAcknowledgementThematic analysisInformed consentFeelingDonationQualitative researchFocus groupMedicineMedical educationPublic relationsPsychologyNursingSocial psychologyBusinessAlternative medicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although informed consent content elements are prescribed in detailed regulatory guidance, many live kidney donors describe feeling underprepared and under informed. The goal of this pilot study was to explore the educational components needed to support an informed decision-making process for living kidney donors. METHODS/APPROACH: A qualitative description design was conducted with thematic analysis of 5 focus groups with 2 cohorts: living kidney donor candidates (n = 11) and living kidney donors (n = 8). FINDINGS: The educational components needed to engage in an informed decision-making process were: 1) contingent upon, and motivated by, personal circumstances; 2) supported through explanation of risks and benefits; 3) enhanced by understanding the overall donation experience; and 4) personalized by talking to another donor. DISCUSSION: Tailoring education to meet the needs for fully informed decision-making is essential. Current education requirements, as defined by regulatory bodies, remain challenging to transplant teams attempting to ensure fully informed consent of living kidney donor candidates. Information on the emotional, financial, and overall life impact is needed, along with acknowledgement of relational ties driving donor motivations and the hoped-for recipient outcomes. Discussion of care practices, and access to peer mentoring may further strengthen the informed decision-making 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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