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Enregistrement W2158474851 · doi:10.1186/2054-3581-1-11

Programmatic Variation in Home Hemodialysis in Canada: Results from a Nationwide Survey of Practice Patterns

2014· article· en· W2158474851 sur OpenAlexaffabout
Robert P. Pauly, Paul Komenda, Christopher T. Chan, Michael A. Copland, Azim S. Gangji, David J. Hirsch, Robert M. Lindsay, Martin MacKinnon, Jennifer M. MacRae, Philip A. McFarlane, Gihad Nesrallah, Andreas Pierratos, Martin Plaisance, Frances Reintjes, Jean‐Philippe Rioux, John Shik, Andrew Steele, Rod Stryker, George Wu, Deborah Zimmerman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensOttawa HospitalLakeridge HealthUniversity of TorontoMemorial University of NewfoundlandUniversity of SaskatchewanHumber River Regional HospitalUniversité de MontréalDalhousie UniversityUniversity of OttawaHôpital du Sacré-Cœur de MontréalSt. Michael's HospitalTrillium Health CentreUniversité de SherbrookeWestern UniversityLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaSaint John Regional HospitalUniversity of CalgaryVancouver General HospitalUniversity of Alberta HospitalUniversity Health NetworkCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineHome hemodialysisHemodialysisFocus groupDialysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 40% of patients with end stage renal disease in the United States were treated with home hemodialysis (HHD) in the early 1970's. However, this number declined rapidly over the ensuing decades so that the overwhelming majority of patients were treated in-centre 3 times per week on a 3-4 hour schedule. Poor outcomes for patients treated in this fashion led to a renewed interest in home hemodialysis, with more intensive dialysis schedules including short daily (SDHD) and nocturnal (NHD). The relative infancy of these treatment schedules means that there is a paucity of data on 'how to do it'. OBJECTIVE: We undertook a systematic survey of home hemodialysis programs in Canada to describe current practice patterns. DESIGN: Development and deployment of a qualitative survey instrument. SETTING: Community and academic HHD programs in Canada. PARTICIPANTS: Physicians, nurses and technologists. MEASUREMENTS: Programmatic approaches to patient selection, delivery of dialysis, human resources available, and follow up. METHODS: We developed the survey instrument in three phases. A focus group of Canadian nephrologists with expertise in NHD or SDHD discussed the scope the study and wrote questions on 11 domains. Three nephrologists familiar with all aspects of HHD delivery reviewed this for content validity, followed by further feedback from the whole group. Multidisciplinary teams at three sites pretested the survey and further suggestions were incorporated. In July 2010 we distributed the survey electronically to all renal programs known to offer HHD according to the Canadian Organ Replacement Registry. We compiled the survey results using qualitative and quantitative methods, as appropriate. RESULTS: Of the academic and community programs that were invited to participate, 80% and 63%, respectively, completed the survey. We observed wide variation in programmatic approaches to patient recruitment, human resources, equipment, water, vascular access, patient training, dialysis prescription, home requirements, patient follow up, medications, and the approach to non-adherent patients. LIMITATIONS: Cross-sectional survey, unable to link variation to outcomes. Competition for patients between HHD and home peritoneal dialysis means that case mix for HHD may also vary between centres. CONCLUSIONS: There is wide variation between programs in all domains of HHD delivery in Canada. We plan further study of the extent to which differences in approach are related to outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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