Setting Research Priorities for Patients on or Nearing Dialysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With increasing emphasis among health care providers and funders on patient-centered care, it follows that patients and their caregivers should be included when priorities for research are being established. This study sought to identify the most important unanswered questions about the management of kidney failure from the perspective of adult patients on or nearing dialysis, their caregivers, and the health care professionals who care for these patients. Research uncertainties were identified through a national Canadian survey of adult patients on or nearing dialysis, their caregivers, and health care professionals. Uncertainties were refined by a steering committee that included patients, caregivers, researchers, and clinicians to assemble a short-list of the top 30 uncertainties. Thirty-four people (11 patients; five caregivers; eight physicians; six nurses; and one social worker, pharmacist, physiotherapist, and dietitian each) from across Canada subsequently participated in a workshop to determine the top 10 research questions. In total, 1570 usable research uncertainties were received from 317 respondents to the survey. Among these, 259 unique uncertainties were identified; after ranking, these were reduced to a short-list of 30 uncertainties. During the in-person workshop, the top 10 research uncertainties were identified, which included questions about enhanced communication among patients and providers, dialysis modality options, itching, access to kidney transplantation, heart health, dietary restrictions, depression, and vascular access. These can be used alongside the results of other research priority-setting exercises to guide researchers in designing future studies and inform health care funders.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle