Sexual and gender minoritized persons in organ and tissue donation: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sexual and gender minoritized persons (SGMs) experience inequities, harms, and gaps in care in organ and tissue donation and transplantation (OTDT) systems. The experiences of SGMs navigating OTDT have not been published from their own perspectives. METHODS: We conducted semistructured interviews, transcribed verbatim, and performed a formal qualitative best-fit framework synthesis and inductive thematic analysis with an SGM OTDT patient and caregiver advisory team (N = 12/13) to characterize their self-described experiences. RESULTS: Emergent themes included: 1) stigma, discriminatory criteria, and inertia to change; 2) OTDT patient and community relations; 3) benefits, strength, and resilience of the SGM community; and 4) SGM priorities and opportunities for improvement. Each theme and its respective subthemes are presented with representative quotes. CONCLUSIONS: Our novel findings detail the ways that SGMs experience OTDT health care, highlighting the harms of discriminatory donor risk assessment criteria and the need for equitable policy revision. Opportunities to enhance inclusive care include institutional acknowledgement of inequities and transparent communication, target training for health care providers, and intersectional SGM and OTDT caregiver support networks.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».