Self-management support for peritoneal dialysis patients.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The increasing prevalence of chronic illnesses and kidney disease, in particular, makes it necessary to adopt new approaches towards their management (Wagner, 1998). Evidence suggests that promoting self-management improves the health status of peritoneal dialysis (PD) patients, as they manage upwards of 90% of their own care. Patients who are unable to self-manage suffer from various complications. This project proposes an intervention aimed at improving self-management skills among PD patients. GOAL: To promote self-management in peritoneal dialysis patients. This is achieved through the following objectives: (a) develop an algorithm that can improve patients' ability to solve the specific problem of fluid balance maintenance, (b) develop an educational session for patients on how to use the algorithm, and (c) develop an implementation strategy in collaboration with the PD nurse. METHOD AND RESULTS: Three measures evaluate the effectiveness of the intervention. First, a telephone call log shows that participating patients call the clinic less to inquire about fluid balance maintenance. Next, a pre- and post-intervention knowledge test measures definite knowledge increase. Finally, a Patient Satisfaction Questionnaire reveals overall satisfaction with the intervention. CONCLUSION: This project, which proved beneficial to our patient population, could be duplicated in other clinics. The algorithm "How do I choose a dialysis bag" and the slides of the educational sessions can be shared with PD nurses across the country for the benefit of PD patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».