Provider perspectives on treatment decision-making in nephrotic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing patients with nephrotic syndrome (NS) remains difficult for the practicing nephrologist. This often young patient population is faced with a debilitating, relapsing and remitting disease with non-specific treatment options that are often poorly tolerated. Clinicians managing these complex patients must attempt to apply disease-specific evidence while considering the individual patient's clinical and personal situation. METHODS: We conducted qualitative interviews to ascertain the provider perspectives of NS, treatment options and factors that influence recommendations for disease management, and administered a survey to assess both facilitators and barriers to the implementation of the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) guidelines. RESULTS: When making treatment recommendations, providers considered characteristics of various treatments such as efficacy, side effects and evaluation of risk versus benefit, taking into account how the specific treatment fit with the individual patient. Time constraints and the complexity of explaining the intricacies of NS were noted as significant barriers to care. Although the availability of guidelines was deemed a facilitator to care, the value of the KDIGO guidelines was limited by the perception of poor quality of evidence. CONCLUSIONS: The complexity of NS and the scarcity of robust evidence to support treatment recommendations are common challenges reported by nephrologists. Future development and use of shared learning platforms may support the integration of best available evidence, patient/family preferences and exchange of information at a pace that is unconstrained by the outpatient clinic schedule.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».