A qualitative case study of health system barriers and facilitators to living donor kidney transplantation in Canada's most populous province
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with kidney failure need dialysis or a kidney transplant to survive. Living donor kidney transplantation (LDKT) is the best therapeutic option, yet global rates of LDKT have minimally increased, and there are disparities in access. The need for a systems approach to improvement has been highlighted. We aimed to understand what elements of a relatively large health system interact to deliver LDKT and act as facilitators or barriers. This was an exploratory case study of Ontario, the most populous province in Canada that conducts 600–700 kidney transplantations annually, of which ~30% are LDKT. Data collection entailed interviews with multiple stakeholders ( n = 37), and document review ( n = 29) served as a means of triangulating the data. Data were analyzed using inductive thematic analysis. A multicomponent intervention to facilitate kidney transplantation was simultaneously being conducted which allowed us to capture its impact (EnAKT‐LKD). Eight themes were identified, that were separated into facilitators and barriers. Centralized leadership, directed resource deployment, dynamic communities of practice, and informal collaborations between various elements of the health system were found to facilitate LDKT. Barriers were inadequate donor and patient resources to support equitable access, lengthy and poorly coordinated workups for donors and recipients, and issues of jurisdictional control and competition for resources. The EnAKT‐LKD initiative was described as having boosted resource deployment and collaborative capacity and improved strategic alliances by establishing communities of practice. This case study has identified how individual elements in a health system interact to facilitate and impede the delivery of a therapy to patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle