Identification of Facilitators and Barriers to Home Dialysis Selection by Canadian Adults with <scp>ESRD</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Home dialysis (home HD or home PD) remains underutilized in most jurisdictions. Physicians, advanced-practice nurses, and policy makers working with chronic kidney disease populations can provide insights into patient, healthcare professional, and system-level barriers to home dialysis selection by suitable patients. We used in-depth interviews, with a purposive sampling strategy until informational redundancy was achieved, to elicit barriers and facilitators to home dialysis selection from thirteen informants. We triangulated these data against qualitative data collected in a related survey of nephrologist attitudes. We used a modified grounded theory approach to construct a taxonomy of barriers and facilitators. Informants included nephrologists (n = 11), an advanced-practice nurse, and a health administrator with a provincial renal care organization. We constructed separate taxonomies of barriers and related facilitators that were specific to PD, specific to home HD, and common to both. We distinguished between factors favoring, modifiable factors opposing, and nonmodifiable factors opposing home dialysis selection. Several major themes emerged, including: medical factors, home physical environment, psychological and cognitive factors (knowledge, attitudes, coping styles), social factors (supports, lifestyle), dialysis program, local hospital or regional factors (expertise, resources, local culture), healthcare professional-related factors (knowledge, attitudes, reimbursement), health system-related factors (funding models), and exogenous factors (late referral, technology). We identified several modifiable practices at the level of patient, healthcare professional, dialysis facility, and healthcare system to increase appropriate use of home dialysis. We discuss potential facilitating factors, knowledge gaps, and priorities for future research, and propose potential applications for this novel taxonomy of determinants of dialysis modality choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».