Knowledge About Renal Transplantation Among African, Caribbean, and Black Canadian Patients With Advanced Kidney Failure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Variable transplant-related knowledge may contribute to inequitable access to living donor kidney transplant (LDKT). We compared transplant-related knowledge between African, Caribbean, and Black (ACB) versus White Canadian patients with kidney failure using the Knowledge Assessment of Renal Transplantation (KART) questionnaire. Methods: This was a cross-sectional cohort study. Data were collected from a cross-sectional convenience sample of adults with kidney failure in Toronto. Participants also answered an exploratory question about their distrust in the kidney allocation system. Clinical characteristics were abstracted from medical records. The potential contribution of distrust to differences in transplant knowledge was assessed in mediation analysis. Results: Among 577 participants (mean [SD] age 57 [14] years, 63% male), 25% were ACB, and 43% were White Canadians. 45% of ACB versus 26% of White participants scored in the lowest tertile of the KART score. The relative risk ratio to be in the lowest tertile for ACB compared to White participants was 2.22 (95% confidence interval [CI]: 1.11, 4.43) after multivariable adjustment. About half of the difference in the knowledge score between ACB versus White patients was mediated by distrust in the kidney allocation system. Conclusion: Participants with kidney failure from ACB communities have less transplant-related knowledge compared to White participants. Distrust is potentially contributing to this difference.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».