MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3181529716 · doi:10.1097/tp.0000000000003893

Pretransplant Patient Education in Solid-organ Transplant: A Narrative Review

2021· article· en· W3181529716 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionNarrative reviewMultidisciplinary approachPatient educationNarrativeWork (physics)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education for pretransplant, solid-organ recipient candidates aims to improve knowledge and understanding about the transplant process, outcomes, and potential complications to support informed, shared decision-making to reduce fears and anxieties about transplant, inform expectations, and facilitate adjustment to posttransplant life. In this review, we summarize novel pretransplant initiatives and approaches to educate solid-organ transplant recipient candidates. First, we review approaches that may be common to all solid-organ transplants, then we summarize interventions specific to kidney, liver, lung, and heart transplant. We describe evidence that emphasizes the need for multidisciplinary approaches to transplant education. We also summarize initiatives that consider online (eHealth) and mobile (mHealth) solutions. Finally, we highlight education initiatives that support racialized or otherwise marginalized communities to improve equitable access to solid-organ transplant. A considerable amount of work has been done in solid-organ transplant since the early 2000s with promising results. However, many studies on education for pretransplant recipient candidates involve relatively small samples and nonrandomized designs and focus on short-term surrogate outcomes. Overall, many of these studies have a high risk of bias. Frequently, interventions assessed are not well characterized or they are combined with administrative and data-driven initiatives into multifaceted interventions, which makes it difficult to assess the impact of the education component on outcomes. In the future, well-designed studies rigorously assessing well-defined surrogate and clinical outcomes will be needed to evaluate the impact of many promising initiatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransplantationMême sujetRenal Transplantation Outcomes and TreatmentsTravaux en français237 207