A scoping review of nonmedical barriers to living donor liver transplant
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify and categorize nonmedical barriers encountered by recipients, donors, and health care providers in the context of living donor liver transplantation (LDLT). Liver transplantation is vital for individuals with liver failure, yet high mortality rates on the transplant waitlist persist. LDLT was introduced to address deceased donor organ shortages; however, its adoption varies widely across regions, prompting the need to explore barriers hindering its implementation. The scoping review employed inclusion and exclusion criteria to identify studies focusing on nonmedical barriers to LDLT in both adult and pediatric populations. Qualitative, quantitative, and mixed-method studies were considered, covering the period from January 2005 to February 2023. The review's search strategy was conducted in the Ovid MEDLINE and Ovid EMBASE databases. Studies meeting the criteria were assessed for their characteristics and findings, which were synthesized into recipient, donor, and provider-level barriers. Among 2394 initially screened articles, 17 studies were eligible for inclusion. Recipient-level barriers encompassed systemic disparities in access, limited social support, immigration status, and inadequate awareness of LDLT. Donor-level barriers involved surgery-related risks, recovery time concerns, financial burdens, and religious beliefs. Provider-level barriers highlighted institutional support inadequacies and specialized surgeon shortages. The scoping review underscores nonmedical barriers to LDLT across recipient, donor, and provider levels. These barriers include socioeconomic disparities, information gaps, and inadequate institutional support. The findings underscore the need for comprehensive national efforts to raise awareness about LDLT and provide essential financial support.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».