Primary care physicians’ perceived barriers, facilitators and strategies to enhance conservative care for older adults with chronic kidney disease: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although primary care physicians (PCPs) are often responsible for the routine care of older adults with chronic kidney disease (CKD), there is a paucity of evidence regarding their perspectives and practice of conservative (non-dialysis) care. We undertook a qualitative study to describe barriers, facilitators and strategies to enhance conservative, non-dialysis, CKD care by PCPs in the community. METHODS: , not on dialysis) in the prior year. Participant recruitment ceased when data saturation was reached. Transcripts were analyzed thematically using conventional content analysis. RESULTS: In total, 27 PCPs were interviewed. The majority were male (15/27), were aged 40-60 years (15/27) and had practiced in primary care for >20 years (14/27). Perceived barriers to conservative CKD care included: managing expectations of kidney failure for patients and their families; dealing with the complexity of medical management of patients requiring conservative care; and challenges associated with managing patients jointly with specialists. Factors that facilitated conservative CKD care included: establishing patient/family expectations early; preserving continuity of care; and utilizing a multidisciplinary team approach. Suggested strategies for improving conservative care included having: direct telephone access to clinicians familiar with conservative care; treatment decision aids for patients and their families; and a conservative care clinical pathway to guide management. CONCLUSIONS: PCPs identified important barriers and facilitators to conservative care for their older patients with Stage 5 CKD. Further investigation of potential strategies that address barriers and enable facilitators is required to improve the quality of conservative care for older adults in the community.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».