Barriers to Increasing Use of Peritoneal Dialysis in Bangladesh: A Survey of Patients and Providers
Notice bibliographique
Résumé
Despite a lower requirement for technology and equipment than hemodialysis (HD), peritoneal dialysis (PD) is an underutilized modality in low- and middle-income countries (LMICs). Bangladesh has the lowest use of PD in the world (fewer than 2% of prevalent patients). We evaluated nephrologists’ attitudes toward PD and examined differences between patients on HD and PD in Dhaka. We asked nephrologists to fill out an English-language questionnaire. Using convenience sampling but targeting both public and private hospitals in Dhaka, we asked trained nurses to administer a Bangla-language questionnaire to patients on HD ( n = 116) and PD ( n = 41). We validated the questionnaires on a sub-sample (n = 10 for each group). Of the 43 nephrologists surveyed, 27 (63%) had patients on PD. When compared with nephrologists without patients on PD, those with patients on PD were less likely to believe that survival and quality of life on PD was worse than on HD (odds ratio [OR] = 0.21, 95% confidence interval [CI] 0.05 - 0.83 and OR = 0.11, 95% CI 0.02 - 0.67 respectively) but were not more likely to have received training for PD. Nephrologists named cost of PD as the predominant barrier to increasing use of PD, followed by concerns about patient hygiene and lack of trained nurses. Fifty-two HD patients (45%) did not know about a home-based modality. When compared with patients on HD, patients on PD were more likely to have been educated by non-nephrologists about dialysis, to be “forewarned” about the need for dialysis, to be paying fully, and to be living in a permanent home with a non-communal water source. Some barriers to increasing access to PD—i.e., patient living conditions and cost—are unique to LMICs. Our study also highlights that issues encountered in high-income countries—i.e., nephrologists’ subjective preference and lack of patient knowledge about an alternate modality to HD—may play a role as well.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».