Living Kidney Donation Stories and Advice Shared Through a Digital Storytelling Library: A Qualitative Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Despite the development of numerous educational interventions, there has been limited change in actual living donor kidney transplant (LDKT) rates over time. New strategies, such as the inclusion of patient stories in patient education, show promise to inspire more people to donate kidneys. This study identified the challenges faced, coping strategies used, and advice shared by transplant donors and recipients. Study Design: Qualitative thematic analysis. Setting & Participants: One hundred eighteen storytellers across the United States and Canada, including 82 living donors and 36 kidney recipients of living donor transplants who shared their stories on the Living Donation Storytelling Project (explorelivingdonation.org), an online digital storytelling platform and library. Analytical Approach: A poststorytelling survey assessed participant demographics. Two coders conducted tool-assisted (Dedoose v.8.3.35) thematic analysis on narrative storytelling videos and transcripts. Results: Storytellers were predominantly White (79/118, 66.95%), female (76/118, 64.41%), and non-Hispanic (109/118, 92.37%) with college/vocational education (50/118, 42.37%). Common themes were found related to living donation challenges for donors and recipients (eg, the fear of not being able to complete the LDKT process, of unsupportive family or rejected donation requests, and of unknown or adverse surgical outcomes and graft rejection) and recommended coping strategies (eg, seeking LDKT information, using prayer, and relying on a support network). Recipients provided advice that included being proactive and staying hopeful, whereas donors recommended seeking support, researching LDKT to comprehensively learn, and building a community of support. Limitations: Limited representation of diverse demographics. Conclusions: Although supplementary to traditional education about LDKT, digital storytelling provides a source of peer support that can enhance the experience of donors and recipients and encourage autonomy and self-management after transplant.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».