Exploring Stigma in the Context of Living Donor Kidney Donor Transplantation (LDKT) Among African, Caribbean, and Black (ACB) Communities in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: From a medical perspective, LDKT is the best treatment option for kidney failure. Patients from ACB communities are much less likely to receive LDKT than White patients. Stigma surrounding kidney failure and LDKT may contribute to this inequity. This qualitative analysis aims to understand the nature of stigma and how it may influence access to LDKT in ACB communities in Toronto, Canada. Methods: Self-identified ACB participants (individuals with [on dialysis or after kidney transplant] and without lived experience with kidney failure; and health care professionals [HCPs]) were recruited using purposive and snowball sampling via community networks and social media. Semi-structured in-depth individual interviews (IDIs) and focus groups (FGs) were conducted, audio-recorded, and transcribed verbatim. Reflexive Thematic Analysis was utilized, drawing on the tenets of Critical Race Theory (CRT) and Intersectionality to consider the effects of racialization and the interlocking effects of co-occurring social identities such as race, class, and health status and access to LDKT. Themes were developed, refined, and finalized by the research team. Results: The sample is comprised of 6 community FGs (n=81), 7 IDIs with HCPs, 9 patient IDIs, and 2 FGs (n=6) with patients with kidney failure. Participants expressed hesitancy around communicating about kidney disease and the need for LDKT due to anticipated and experienced stigma. Participants with kidney failure feared judgment from family, friends, and community (e.g. due to anticipated assumptions about lifestyle choices), as well as from HCPs (e.g. due to anticipated assumptions about health beliefs and behaviours). Participants also described a strong cultural norm of maintaining privacy around health issues, largely limiting any discussion about LDKT. Conclusions: Stigma is a potential barrier to LDKT as it may prevent discussions about kidney failure and treatment options and reduce the chance of identifying potential living donors. Culturally tailored, competent resources co-developed with ACB communities may help reduce stigma in ACB communities and may improve equitable access to LDKT. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».