Experiences of living kidney donors: A synthesis of unsolicited patient narratives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the lauded benefits of living kidney donation, there is growing evidence of the challenges that living kidney donors (LKD) encounter in their donation trajectory and gaps in healthcare service provision. However, most of the evidence is derived from research conducted by clinicians or academic investigators. Significantly less attention has been devoted to analyzing unsolicited accounts of LKDs' experiences. METHODS: We conducted a review and synthesis of published unsolicited first-person narratives of LKDs and aimed to synthesize their experiences and identify care needs. Four electronic databases were searched and 27 LKD narratives were included in our final analysis. Thematic synthesis was used to generate themes inductively. RESULTS: Although the majority of LKDs reported the act of donation to be a fulfilling experience, almost 48% reported encountering challenges in the care that they received. Also, 29% of LKDs reported experiencing an adverse clinical event. Five distinct themes emerged surrounding the donation experience and healthcare needs: 1) Educational needs due to perceived lack of transparency and compensating for knowledge gaps; 2) Respect for donor autonomy due to coercive influences from family or healthcare providers, lack of respect for donor preferences and loopholes in the consent process; 3) Unmet care needs related to poor communication with healthcare providers, coordination issues and inconsistent and inadequate long-term care; 4) Unanticipated outcomes due to economic costs and the emotional burden of donation; and 5) Contributing beyond the donation event by advocating for a balanced view of donation and generating support mechanisms. CONCLUSION: In this synthesis of LKDs narratives, important care gaps and the need to advocate for a balanced perspective on living kidney donation were highlighted. Our review underscores the value of patients' own stories as critical evidence that can inform improvement in healthcare service delivery.
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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) | 0,001 | 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 ».