Identifying Modifiable System-Level Barriers to Living Donor Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Studying existing health systems with variable living donor kidney transplantation (LDKT) performance and understanding factors that drive these differences can inform comprehensive system-level approaches to improve LDKT. We aimed to quantify previously identified barriers and estimate their association with LDKT performance. Methods: We conducted a cross-sectional survey of health professionals (HPs). Statements, rated on a Likert scale of "strongly disagree" to "strongly agree", captured themes related to communication; role perception; HP's education, training and comfort; attitudes; referral process; patient; as well as resources and infrastructure. The percentage who agreed with these statements was analyzed and compared by LDKT performance (living donation rates higher or lower than the national average) and participant characteristics. Results: We obtained 353 complete responses. Themes related to poor communication, poor role perception, and HPs education or training or comfort emerged as barriers to LDKT. When compared with HPs from high-performing provinces, those from low-performing provinces had lower odds of agreeing that their province promoted LDKT (adjusted odd ratio [aOR] = 0.27, 95% confidence interval [CI]: 0.16-0.48). They also had lower odds of initiating discussions about LDKT (aOR = 0.30, 95% CI: 0.17-0.55), and higher odds of agreeing that the transplant team is best suited to discuss LDKT (aOR = 2.64, 95% CI: 1.60-4.33) and that more resources would increase LDKT discussions (aOR = 2.06, 95% CI: 1.25-3.40). Nonphysician role and less than 10 years of experience were associated with the level of agreement across several themes. Creating guidelines, streamlining evaluations, and improving communication were ranked as priorities to increase LDKT. Conclusion: There are system-level barriers to LDKT and some were more prevalent in low-performing provinces. Interventions to eliminate them should be implemented in conjunction with patient-level interventions as part of a comprehensive system-level approach to increase LDKT.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».