Exploring the Dynamics: A Comprehensive Scoping Review of Factors Influencing Organ Donation Decisions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This scoping review explores the key demographic and psychosocial factors impacting organ donation, with a focus on studies utilizing online or digital platforms. We aimed to understand the existing facts that influence to effects of the organ donation decision. Methods: This review followed the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. A comprehensive search of PubMed, CINAHL, and Medline was conducted using MeSH terms and logical operators to identify relevant studies published in English 2018 to 2023. Studies focusing on the demographics and influencing factors for organ donors of any age were included. Abstract concepts, conference proceedings, and non-English studies were excluded. Data extraction and quality assessment were independently conducted by two reviewers using standardized tools, including the Newcastle-Ottawa Scale, Cochrane Risk of Bias tool, and Joanna Briggs Institute checklist. Results: Out of 270 records identified, 9 studies met the inclusion criteria. The synthesis of results revealed three major themes: 1) demographic characteristics of organ donors, 2) psychosocial and digital factors influencing organ donation, and 3) interventions promoting awareness and engagement in organ donation. Online and digital platforms play a significant role in shaping attitudes, intentions, and awareness of organ donation. Quality assessment indicated a moderate-to-high level of methodological rigor across the included studies. Conclusion: This review highlights the key factors influencing organ donation, particularly the role of digital platforms in enhancing awareness and engagement. Future research should focus on leveraging these insights to develop targeted interventions aimed at increasing organ donation rates globally.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».