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Enregistrement W4408095079 · doi:10.1016/j.ekir.2025.02.027

Experiential Evidence of Systemic Racism for Indigenous Peoples Navigating Transplantation in Canada

2025· article· en· W4408095079 sur OpenAlexafffundabout
Robyn Wiebe, Reetinder Kaur, Ayumi Sasaki, Adrienne Charlie, Alissa Assu, Allison Jaure, Jagbir Gill

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchProvincial Health Services AuthorityProvidence Health Care
Mots-clésMedicineIndigenousRacismExperiential learningTransplantationInternal medicineGender studiesSociologyEcologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Despite previous data stating that Indigenous patients with kidney failure are 66% less likely to receive a kidney transplant compared with White Canadians, there is a very limited understanding of the barriers and challenges experienced and described by Indigenous Peoples when accessing kidney transplantation. The aim of this study was to describe the perspectives and experiences of Indigenous kidney transplant candidates and recipients, living kidney donors, and Elders on access to kidney transplantation in British Columbia, Canada in the hopes of codeveloping and implementing health services interventions to address systemic barriers to transplantation. Methods: = 37). Transcripts were thematically analyzed. Results: Five themes were identified as follows: (i) confronting uncertainty and risk, (ii) culture of giving, (iii) systemic racism and discrimination, (iv) navigating complexities of transplant and donation process, and (v) a lack of culturally safe care. Conclusion: These findings highlight that Indigenous patients face potentially modifiable barriers that may be amenable to health system improvements, such as development of culturally safe patient education tools and Indigenous-specific navigation supports. Health services and policy interventions need to be explored and evaluated to begin to address inequities in access to transplantation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,012
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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