Sociodemographic factors and patient perceptions are associated with attitudes to kidney transplantation among haemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment decisions made by patients with chronic kidney disease are crucial in the renal transplantation process. These decisions are influenced, amongst other factors, by attitudes towards different treatment options, which are modulated by knowledge and perceptions about the disease and its treatment and many other subjective factors. Here we study the attitude of dialysis patients to renal transplantation and the association of sociodemographic characteristics, patient perceptions and experiences with this attitude. METHODS: In a cross-sectional study, all patients from eight dialysis units in Budapest, Hungary, who were on haemodialysis for at least 3 months were approached to complete a self-administered questionnaire. Data collected from 459 patients younger than 70 years were analysed in this manuscript. RESULTS: Mean age of the study population was 53 +/- 12 years, 54% were male and the prevalence of diabetes was 22%. Patients with positive attitude to renal transplantation were younger (51 +/- 11 versus 58 +/- 11 years), better educated, more likely to be employed (11% versus 4%) and had prior transplantation (15% versus 7%)(P < 0.05 for all). In a multivariate model, negative patient perceptions about transplantation, negative expectations about health outcomes after transplantation and the presence of fears about the transplant surgery were associated, in addition to increasing age, with unwillingness to consider transplantation. CONCLUSIONS: Negative attitudes to renal transplantation are associated with potentially modifiable factors. Based on this we suggest that it would be necessary to develop standardized, comprehensible patient information systems and personalized decision support to facilitate modality selection and to enable patients to make fully informed treatment decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».