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Enregistrement W3133644102 · doi:10.1177/2054358121996834

Barriers to Accessing Kidney Transplantation Among Populations Marginalized by Race and Ethnicity in Canada: A Scoping Review Part 2—East Asian, South Asian, and African, Caribbean, and Black Canadians

2021· review· en· W3133644102 sur OpenAlexafffundabout
Noor El‐Dassouki, Dorothy Wong, Deanna Toews, Jagbir Gill, Beth Edwards, Ani Orchanian‐Cheff, Paula Neves, Lydia-Joi Marshall, István Mucsi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésCINAHLMedicineEthnic groupTransplantationHealth equityKidney transplantationGerontologyDemographyPolitical sciencePsychological interventionPublic healthSociologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Kidney transplantation (KT), a treatment option for end-stage kidney disease (ESKD), is associated with longer survival and improved quality of life compared with dialysis. Inequities in access to KT, and specifically, living donor kidney transplantation (LDKT), have been documented in Canada, along various demographic dimensions. In this article, we review existing evidence about inequitable access to KT and LDKT for patients from communities marginalized by race and ethnicity in Canada. OBJECTIVE: To characterize the currently published data on rates of KT and LDKT among East Asian, South Asian, and African, Caribbean, and Black (ACB) Canadian communities and to answer the research question, "what factors may influence inequitable access to KT among East Asian, South Asian, and ACB Canadian communities?." ELIGIBILITY CRITERIA: Databases and gray literature were searched in June and November 2020 for full-text original research articles or gray literature resources addressing KT access or barriers in East Asian, South Asian, and ACB Canadian communities. A total of 25 articles were analyzed thematically. SOURCES OF EVIDENCE: Gray literature and CINAHL, OVID Medline, OVID Embase, and Cochrane databases. CHARTING METHODS: Literature characteristics were recorded and findings which described rates of and factors that influence access to KT were summarized in a narrative account. Key themes were subsequently identified and synthesized thematically in the review. RESULTS: East Asian, South Asian, and ACB communities in Canada face barriers in accessing culturally appropriate medical knowledge and care and experience inequitable access to KT. Potential barriers include gaps in knowledge about ESKD and KT, religious and spiritual concerns, stigma of ESKD and KT, health beliefs, social determinants of health, and experiences of systemic racism in health care. LIMITATIONS: This review included literature that used various methodologies and did not assess study quality. Data on ethnicity and race were not reported or defined in a standardized manner. The communities examined in this review are not homogeneous and views on organ donation and KT vary by individual. CONCLUSIONS: Our review has identified potential barriers for communities marginalized by race and ethnicity in accessing KT and LDKT. Further research is urgently needed to better understand the barriers and support needs of these communities, and to develop strategies to improve equitable access to LDKT for the growingly diverse population in Canada.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0160,031
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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