Kidney transplant candidates’ and recipients’ perspectives on the decision‐making process to accept or refuse a deceased donor kidney offer: Trust and graft survival matter
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The decision to accept a kidney from a deceased donor can be a difficult one. This study aims to capture the perspectives of transplant candidates (TCs) and kidney transplant recipients (KTRs) on the decision-making process when a deceased kidney is offered. METHODS: We conducted six focus groups with KTRs and TCs. The content of the focus groups was analyzed using the qualitative thematic method. RESULTS: KTRs reported that the experience of being offered a kidney could be difficult because of the circumstances of the offer and unpreparedness to participate in the discussion. Both KTRs and TCs trusted the medical expertise. Age and having experience with dialysis could influence the decision to accept an offer. In order to engage in the discussion, patients wanted to obtain estimates of expected graft survival. Patients did not express interest for a web-based calculator for patient use, but expected transplant physicians to summarize and explain the information that would impact graft survival time. CONCLUSION: TCs and KTRs wanted to be involved in the decision to accept a deceased donor kidney. Tools that can help physicians communicate the risks and benefits of accepting an offer could improve patient participation in the decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».