A Qualitative Content Analysis of Comments on Press Articles on Deemed Consent for Organ Donation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In 2019, two Canadian provinces became the first jurisdictions in North America to pass deemed consent legislation to increase deceased organ donation and transplantation rates. We sought to explore the perspectives of the deemed consent legislation for organ donation in Canada from the viewpoint of individuals commenting on press articles. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: In this qualitative descriptive study, we extracted public comments regarding deemed consent from online articles published by four major Canadian news outlets between January 2019 and July 2020. A total of 4357 comments were extracted from 35 eligible news articles. Comments were independently analyzed by two research team members using a conventional content analysis approach. RESULTS: Commenters' perceptions of the deemed consent legislation for organ donation in Canada predominantly fit within three organizational groups: perceived positive implications of the bills, perceived negative implications of the bills, and key considerations. Three themes emerged within each group that summarized perspectives of the proposed legislation. Themes regarding the perceived positive implications of the bills included majority rules, societal effect, and prioritizing donation. Themes regarding the perceived negative implications of the bills were a right to choose, the potential for abuse and errors, and a possible slippery slope. Improving government transparency and communication, clarifying questions and addressing concerns, and providing evidence for the bills were identified as key considerations. CONCLUSIONS: If deemed consent legislation is meant to increase organ donation and transplantation, addressing public concerns will be important to ensure successful implementation.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».