Dialysis modality decision‐making for older adults with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To examine the personal and structural facilitators and barriers for home-dialysis decision-making for older adults with chronic kidney disease. BACKGROUND: Chronic illness is a global problem. Older adults with chronic kidney disease form a large and growing segment of the dialysis population in many high-income countries but are less likely to uptake home-dialysis despite its benefits. DESIGN: This qualitative ethnography framed in social theory took place in Canada and included adults with chronic kidney disease not on dialysis, older than 65 years of age. METHODS: Thirteen people (seven men and six women, aged 65-83 years of age) who received care in a team chronic kidney disease clinic took part. Persons with chronic kidney disease were interviewed and group interviews were conducted with four of their chronic kidney disease clinic healthcare professionals. Content analysis was used for data analysis. RESULTS: The factors influencing older adults' chronic kidney disease modality decisions are similar to younger adults. However, older adults with chronic kidney disease are in a precarious state with persistent uncertainty. Age imposes some limitations on modality options and transplantation. Modality decisions were influenced by health status, gender, knowledge, values, beliefs, past experience, preferences, lifestyle and resources. Support from family and healthcare professionals was the largest determinant to home-dialysis selection. CONCLUSION: The social and contextual factors associated with age influenced home-dialysis decision-making. Adequate social support, functional status and resources enabled home-dialysis selection. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Understanding more about the decision-making processes for older adults with chronic kidney disease is important for quality interventions and the economic sustainability of dialysis services.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».