MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3188357695 · doi:10.1101/2021.08.10.21261758

<i>“At that moment, understanding the donation is crucial to make a decision”:</i> A qualitative study exploring the process of postmortem brain tissue donation after suicide

2021· preprint· en· W3188357695 sur OpenAlexaff
Carolina Stopinski Padoan, Lucas França Garcia, Kleber Cardoso Crespo, Vanessa Kenne Longaray, Murilo Martini, Julia Carmargo Contessa, Flávio Kapczinski, Francine Hehn de Oliveira, José Roberto Goldim, Pedro Vieira da Silva Magalhães

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesFundação Instituto de Pesquisas EconômicasUniversidade Federal do Rio Grande do SulHospital de Clínicas de Porto AlegreConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésDonationTissue DonationQualitative researchContext (archaeology)Organ donationGrounded theoryPsychologyNext of kinTissue bankMedicineProtocol (science)Social psychologyTransplantationSurgeryPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The direct examination of postmortem brain tissue can provide valuable help in refining knowledge on the pathophysiology and genetics of neuropsychiatric disorders. Obtaining postmortem consent for the donation of brain tissue after death by suicide can be difficult, as families may be overwhelmed by a violent and unexpected death. Examining the process of brain donation can inform on how the request can best be conducted, examining the existing barriers and enhancing communication, to the benefit of proxy donors. Methods This is a qualitative study, in which we employed in-depth interviews to investigate the donation process. Family members of decedents who were eligible for brain tissue donation were asked to consider the donation; irrespective of their decision, they were invited for an interview on the donation process at least 2 months after the suicide. Data collection and analyses were carried out according to a grounded theory framework, and collection, coding, and theorization occurred simultaneously. Findings Forty-one people participated in this study — 32 family members who had consented to donation and 9 who refused it. Five key themes emerged from our data analysis: the context of the families of potential donors, the invitation to talk to the research team, the experience with the request protocol, the participants’ assessment of the experience, and their participation in the study as an opportunity to heal. We arranged the main categories around 3 central stages of the experience described by participants: before the donation request, the request, and after the request. Conclusions The participants indicated that a brain donation request that is respectful and tactful can be made without adding to the family distress brought on by suicide and is viewed in a highly positive lens in the months following the event. Having an adequate understanding of tissue donation for research was crucial for satisfactory decision-making. Meeting with the donation team was considered a chance to talk to mental health professionals about suicide. Pondering brain donation was seen as an opportunity to transform the meaning of the death and invest it with a modicum of solace for being able to contribute to research.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,024
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetGrief, Bereavement, and Mental Health→Travaux en français237 207→