The experiences of family members of deceased organ donors and suggestions to improve the donation process: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decisions about organ donation are stressful for family members of potential organ donors. We sought to comprehensively explore the donation process from interviews conducted with family members of patients admitted to pediatric and adult intensive care units in Canada. METHODS: = 10), and analyzed themes using a modified grounded theory approach. On the basis of these interviews, suggestions were made by researchers and family members on how to improve the process of organ donation. RESULTS: We identified 3 main themes and 9 subthemes. Families need more comprehensive support around the time of donation, including having access to someone with shared experiences, support during specific moments as needed and better support during critical transitions (e.g., when the donor body goes to the operating room). The theme of better connection to recipient(s) included receiving information about the donation surgery (e.g., which organs were recovered), establishing connection with recipients (e.g., via social networks or letters) and planned encounters. Support after donation, such as updates on organ transplantation, early mental health checks and continued connection to donor organizations, could be improved. We derived 20 suggestions for improving the organ donation process, derived from interviews with family members of pediatric and adult organ donors. INTERPRETATION: We found gaps in family support during end-of-life and donation care. Feelings of abandonment, lack of support and poor-to-little follow-up provide the empirical findings needed for hospitals and organ donor organizations to provide better support to donor families.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».