Sickle cell disease and the need for blood: Barriers to donation for African, Caribbean, and Black young adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many blood operators around the world face the challenge of increasing the number of donors of African ancestry to meet the transfusion needs of people living with sickle cell disease. This article reports results of the barriers to blood donation for young adults (aged 19-35) in Canada who identify as African, Caribbean, or Black. STUDY DESIGN AND METHODS: A community-based qualitative study was conducted by researchers from community organizations, blood operator, and universities. In-depth focus groups and interviews (n = 23) were conducted from Dec 2021 to Apr 2022 and thematic analysis was completed. RESULTS: Applying a socio-ecological model, multiple levels of interacting barriers to blood donation were identified. These included macro-level barriers (e.g., systemic racism, mistrust of the healthcare system, sociocultural beliefs and views about blood and sickle cell disease), mezzo-level barriers (e.g., deferral criteria, minimum hemoglobin levels, donor questionnaire, access, parental concerns), and microlevel barriers (e.g., limited knowledge of blood needs for people with sickle cell disease, lacking information about blood donation process, fear of needles, personal health concerns). DISCUSSION: This study is the first to focus on barriers to donation for African, Caribbean, and Black young adults across Canada. Parental concerns, informed by parents' experiences of inequitable healthcare and mistrust, emerged as a novel finding in our study population. Results suggest that higher order (macro-level) barriers influence and may reinforce lower order (mezzo- and microlevel) barriers. As such, interventions aimed at addressing barriers to donation should keep in view all levels with particular attention paid to higher order barriers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».