A Qualitative Study on the Effects of the COVID-19 Pandemic on Solid Organ Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Solid organ transplantation is a lifesaving intervention requiring extensive coordination and communication for timely and safe care. The COVID-19 pandemic posed unique challenges to the safety and management of solid organ transplantation. This descriptive qualitative study aimed to understand how hospital stakeholders were affected by and responded to the COVID-19 pandemic to contribute toward improved healthcare delivery responses and strategies during times of systemic strain on the healthcare system. Methods: One-hour-long semistructured interviews were performed in 3 cohorts: healthcare professionals (N = 6), administrative staff (N = 6), and recipients (N = 4). Interviews were analyzed using conventional thematic content analysis. Thematic saturation was reached within each cohort. Findings: Twelve codes and 6 major themes were identified including the Impact on Clinical Practice, Virtual Healthcare Delivery, Communication, Research, Education and Training, Mental Health and Future Pandemic Planning. Reflecting on these codes and major themes, 4 recommendations were developed (Anticipation and Preparation, Maximizing Existing Resources and Networks, Standardization and the Virtual Environment and Caring for the Staff) to guide transplant programs to optimize healthcare pathways while enhancing the best practices during future pandemics. Conclusion: Transplant programs will benefit from anticipation and preparation procedures using ramping-down strategies, resource planning, and interprofessional collaboration while maximizing existing resources and networks. In parallel, transplant programs should standardize virtual practices and platforms for clinical and educational purposes while maintaining an open culture of mental health discussion and integrating strategies to support staff’s mental health.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».