Patient and Caregiver Perceptions on the Allocation Process and Waitlist, and Accepting a Less-Than-Ideal Kidney: A Canadian Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transplanting less-than-ideal (LTI) kidneys could help optimize organ utilization, but little is known about how patients and caregivers perceive the allocation process, waitlist, or LTI kidneys. Objective: To explore the perspectives of patients and caregivers on the Canadian kidney transplant allocation process, waitlist, and LTI kidneys. Design: Electronic survey. Setting: Canada. Patients: Transplant recipients, candidates, and caregivers. Methods: A bilingual electronic national survey was administered from January to March 2024. The questionnaire contained sections on demographics, perceptions of organ allocation and acceptance, LTI kidneys, and educational preferences. Descriptive analysis was performed. Results: Two hundred fifty-one responses were analyzed, including patients (63%, n = 159), and caregivers (37%, n = 92), from 11 provinces and territories. Three-quarters (74%, n = 186) understood how patients are placed on the waiting list, and 65% (n = 162) understood how donor kidneys are allocated, but 72% (n = 181) and 68% (n = 171) wanted more information about the waitlist and donor kidney allocation criteria, respectively. Approximately 20% felt that the waitlist and allocation processes were not transparent. Awareness about the option to refuse a deceased donor kidney offer was high (69%, n = 174), yet nearly half of respondents (46%, n = 115) expressed concern about being disadvantaged if an offer for a deceased donor kidney was refused. One-third of participants (33%, n = 83) were open to accepting an LTI kidney. Limitations: Compared to the general population, more study participants were white, and the majority were educated and financially at ease. This limits the generalizability of the results. Conclusion: Enhanced communication is required to improve transparency and information about the allocation system and waitlist in Canada.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».