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Enregistrement W1579018831 · doi:10.1111/sdi.12056

Whose Choice Is It? Shared Decision Making in Nephrology Care

2013· article· en· W1579018831 sur OpenAlexaff
Mary Murray, Janice Bissonnette, Jennifer Kryworuchko, Wendy Gifford, Sharon Calverley

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of SaskatchewanOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Psychological interventionHealth careEnd stage renal diseaseDecision aidsIntensive care medicineDiseaseDecision support systemNursingKnowledge managementAlternative medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients living with end-stage renal disease (ESRD) are faced with numerous decisions across the trajectory of their illness. Shared decision making (SDM) offers a patient-centered approach to engage patients in decision making in meaningful ways. Using an SDM approach, patients and providers collaborate to make healthcare decisions by taking into account the best available empirical evidence, in conjunction with the patient's values, preferences, and individual circumstances. In this article, we outline the principles of SDM; highlight the broad range and context of decisions faced by patients living with ESRD; review decision-support interventions; and consider opportunities and challenges for implementing SDM into usual ESRD practice. A summary of current knowledge and areas for research and further investigation concludes the paper. Because nephrology team members spend a lot of time interacting with patients during treatments and follow-up care, they are well positioned to engage in SDM. Healthcare systems need innovation in communication to ensure the ethical application of important technological improvements in renal treatments, and to ensure that patient decision-support processes are available. SDM is a promising innovation to support the recalibration of care for patients living with end-stage renal disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,325 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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