Inequities in organ and tissue donation and transplantation for sexual orientation and gender identity diverse people: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Sexual orientation and gender identity (SOGI)-diverse populations experience discrimination in organ and tissue donation and transplantation (OTDT) systems globally. We assembled a multidisciplinary group of clinical experts as well as SOGI-diverse patient and public partners and conducted a scoping review including citations on the experiences of SOGI-diverse persons in OTDT systems globally to identify and explore the inequities that exist with regards to living and deceased OTDT. Using scoping review methods, we conducted a systematic literature search of relevant electronic databases from 1970 to 2021 including a grey literature search. We identified and screened 2402 references and included 87 unique publications. Two researchers independently coded data in included publications in duplicate. We conducted a best-fit framework synthesis paired with an inductive thematic analysis to identify synthesized benefits, harms, inequities, justification of inequities, recommendations to mitigate inequities, laws and regulations, as well as knowledge and implementation gaps regarding SOGI-diverse identities in OTDT systems. We identified numerous harms and inequities for SOGI-diverse populations in OTDT systems. There were no published benefits of SOGI-diverse identities in OTDT systems. We summarized recommendations for the promotion of equity for SOGI-diverse populations and identified gaps that can serve as targets for action moving forward.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».