Improving the Uptake of Independent Dialysis using the Humanbecoming Theoretical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Soaring healthcare costs, increasing rates of chronic illness, and an aging population have left Canada struggling to meet the growing demands for quality health care. Hospitals battle to cope with altering patient demand, higher costs, provincially imposed global budgets, fast developing technology, rigid rules, new drugs, and social inequalities that lead to poor health. Canadian population health trends have played an important role in examining innovation opportunities that can dictate terms for the effective re-design of Canada's health system. Independent (home) dialysis is associated with cost savings and improved quality of life in comparison with hospital-based hemodialysis treatment. Despite this, independent dialysis has failed to increase at the same rate as hospital-based treatment for chronic kidney disease. One probable reason is the lack of healthcare providers to truly understand the patient experience of living with chronic kidney disease. Qualitative data have shown that patients living with chronic kidney disease desire independence and minimal impact to their quality of life. Parse's Humanbecoming theory has been widely accepted in nursing practice as a theoretical base in which to gain an understanding of the lived experience. The values and assumptions of the Humanbecoming theory are also congruent with patient-centered care practice and transferable to all areas of healthcare practice and disciplines.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».