Systemic Factors Contributing to Gender Differences in Living Kidney Donation: A Systematic Review and Meta-Synthesis Using the Social-Ecological Model Lens
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The field of living kidney donation is profoundly gendered contributing to a predominance of women, mothers, and wives as living kidney donors (LKDs). Individual factors have traditionally been emphasized, and there is a limited appreciation of relational, community, and sociocultural influences in decision-making. We aimed to comprehensively capture existing evidence to examine the relative importance of these factors. METHODS: This was a systematic review of existing literature that has explored the motivation of different genders to become LKDs. Of the 3,188 records screened, 16 studies from 13 counties were included. Data were synthesized thematically using the Social-Ecological Model lens. RESULTS: At the individual level, themes related to intrinsic motivation; thoughtful deliberation; and attitudes, fears, and beliefs; however, evidence demonstrating differences between men and women was minimal. Greater variation between genders emerged along the relational (coercion from family/network, relationship with the intended recipient, self-sacrifice within the family unit, and stability/acceptance within family); community (economic value and geographic proximity to recipient); and sociocultural (gendered societal roles, social norms and beliefs, social privilege, and legislation and policy) dimensions. The relative importance of each factor varied by context; cultural components were inferred in each study, and economic considerations seemed to transcend the gender divide. CONCLUSIONS: A complex interplay of factors at relational, community, and sociocultural levels influences gender roles, relations, and norms and manifests as gender disparities in living kidney donation. Our findings suggest that to address gender disparities in living donation, dismantling of deep-rooted systemic contributors to gender inequities is needed.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».