Exploring the psychological construct of resilience in kidney transplantation: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extensive literature has highlighted the psychological burden experienced by kidney transplant recipients (KTRs) and its association with adverse outcomes. Psychological resilience can serve as a measure of baseline vulnerability, and low resilience is associated with poor mental health. We aimed to synthesize the existing literature that has explored the concept of resilience in kidney transplantation. METHODS: A scoping review was conducted due to the anticipated heterogeneity of the literature. Any empirical study that measured resilience using a validated tool in KTRs was included. Resilience could be a variable, a predictor, or an outcome. All study designs were considered with no time restrictions. RESULTS: Of the 4525 titles and abstracts screened, 14 were eligible for inclusion. Sample sizes ranged from 10 to 505 KTRs. One study exclusively focused on developing and validating a resilience scale while others used existing tools. Three studies compared resilience between different populations and the results were heterogeneous: similar resilience between KTRs and dialysis/pre-KT patients (n = 2) and another reporting better resilience in KTRs (n = 1). A decline in resilience scores after pediatric-adult transition (n = 1) and 3 months post-transplant (n = 1) was reported. In terms of outcomes, higher resilience was associated with medication adherence (n = 1), lower frailty (n = 2), and lower risk of psychopathology (n = 2). Two of the three included studies reported improvements in resilience scores with an exercise program and a resilience-enhancing program. CONCLUSIONS: Our review highlights that resilience is an underused and poorly explored construct in KTRs. We recommend explorative and interventional work as resilience is measurable and modifiable.
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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) | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».