Exploring Potential Gender-Based Disparities in Referral for Transplant, Activation on the Waitlist and Kidney Transplantation in a Canadian Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the United States, women are less likely to be referred, activated on the waitlist, or undergo kidney transplant (KT) than men; contemporary Canadian data regarding access to transplant for women are lacking. Methods: Among patients initiating dialysis in Nova Scotia (NS), Canada from 2010 to 2020, we examined the association of candidate gender with overall access to KT, including the following: (i) odds of transplant referral within 1 year of dialysis initiation, (ii) odds of activation on the transplant waitlist (if referred), and (iii) time-to-transplantation (if activated) using logistic regression or Cox proportional hazards models as appropriate. Results: Among 749 patients deemed potentially eligible for transplant, women had lower transplant rates than men (adjusted hazard ratio [aHR]: 0.53, 95% confidence interval [CI]: 0.36-0.78); this was amplified among patients aged >60 years (aHR: 0.25, 95% CI: 0.09-0.69). Compared with men, women had a lower adjusted odds of transplant referral (adjusted odds ratio [aOR]: 0.57, 95% CI: 0.35-0.93) by 1 year after dialysis initiation. Among those referred, women had lower odds of waitlist activation than men (aOR: 0.58, 95% CI: 0.30-1.11); and among those activated, women had lower hazard of KT (aHR: 0.74, 95% CI: 0.51-1.09), though these differences were not statistically significant. Women in NS experience lower overall access to transplant, including less referral, activation and KT compared with men. Conclusion: Gender-based barriers to any of (or in this case each of) referral, activation, or transplantation result in inequities in access; identification of disparities at these critical decision points is an important first step toward ensuring equal access for all.
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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 ».