Understanding health decisions using critical realism: home‐dialysis decision‐making during chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Understanding health decisions using critical realism: home-dialysis decision-making during chronic kidney disease This paper examines home-dialysis decision making in people with Chronic Kidney Disease (CKD) from the perspective of critical realism. CKD programmes focus on patient education for self-management to delay the progression of kidney disease and the preparation and support for renal replacement therapy e.g.) dialysis and transplantation. Home-dialysis has clear health, societal and economic benefits yet service usage is low despite efforts to realign resources and educate individuals. Current research on the determinants of modality selection is superficial and insufficient to capture the complexities embedded in the process of dialysis modality selection. Predictors of home-dialysis selection and the effect of chronic kidney disease educational programmes provide a limited explanation of this experience. A re-conceptualization of the problem is required in order to fully understand this process. The epistemology and ontology of critical realism guides our knowledge and methodology particularly suited for examination of these complexities. This approach examines the deeper mechanisms and wider determinants associated with modality decision making, specifically who chooses home dialysis and under what circumstances. Until more is known regarding dialysis modality decision making service usage of home dialysis will remain low as interventions will be based on inadequate epistemology.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».