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Enregistrement W4380082387 · doi:10.1097/txd.0000000000001494

Sociodemographic Variables in Canadian Organ Donation Organizations: A Health Information Survey

2023· article· en· W4380082387 sur OpenAlexafffundabout
Murdoch Leeies, Julie Ho, Lindsay Wilson, Jehan Lalani, Lee James, Tricia Carta, Jackie Gruber, Sam D. Shemie, Carmen Hrymak

Notice bibliographique

RevueTransplantation Direct · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcGill University Health CentreBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of ManitobaMontreal Children's HospitalCanadian Blood ServicesResearch Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésData collectionMedicineEquity (law)Family medicineOrgan donationHealth equityDonationMedical educationNursingTransplantationPublic healthPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health systems must collect equity-relevant sociodemographic variables to measure and mitigate health inequities. The specific variables collected by organ donation organizations (ODOs) across Canada, variable definitions, and processes of the collection are not defined. We undertook a national health information survey of all ODOs in Canada. These results will inform the development of a standard national dataset of equity-relevant sociodemographic variables. Methods: We conducted an electronic, self-administered cross-sectional survey of all ODOs in Canada from November 2021 to January 2022. We targeted key knowledge holders familiar with the data collection processes within each Canadian ODO known to Canadian Blood Services. Categorical item responses are presented as numbers and proportions. Results: We achieved a 100% response rate from 10 Canadian ODOs. Most data were collected by organ donation coordinators. Only 2 of 10 ODOs reported using scripts explaining why sociodemographic data are being collected or incorporated training in cultural sensitivity for any given variable. A lack of cultural sensitivity training was endorsed by 50% of respondents as a barrier to the collection of sociodemographic variables by ODOs, whereas 40% of respondents identified a lack of training in sociodemographic variable collection as a significant barrier. Conclusions: Few programs routinely collect sufficient data to examine health inequities with an intersectional lens. Most data collection occurs midway through the ODO interaction, creating a missed opportunity to better understand differences in social identities of patients who register their intention to donate in advance or who decline the donation. National standardization of equity-relevant data collection definitions and processes of the collection is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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