Exploring the utility and scalability of a telehomecare intervention for patients with chronic kidney disease undergoing peritoneal dialysis—a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic Kidney Disease (CKD) is a pressing global health concern that is placing increased strain on health care resources. CKD patients regularly receive peritoneal dialysis as a common CKD treatment. An emerging technological solution is telehomecare as way to support patients receiving PD in their homes. This study protocol outlines a mixed methods evaluation exploring a telehomecare developed to enhance CKD patients' outcomes and experiences. The study aims to assess the usability, acceptability and scalability of this virtual care application. METHODS: A realist evaluation using an embedded case study design will be used to understand the usability, acceptability and scalability of a telehomecare application for patients with CKD undergoing PD. The realist evaluation that is further described in this paper is part of a larger evaluation of the eQ Connect™ intervention that includes a randomized, parallel-arm control trial aimed at determining if utilizing eQ Connect improves selected clinical outcomes for PD patients (CONNECT Trial). DISCUSSION: Potential implications of this study include elucidating which components of the intervention are most effective and under what conditions with a focus on the contextual influences. Collectively, our multi-method design will yield knowledge around how best to implement, sustain and spread the telehomecare application that will be useful to guide the development, implementation and evaluation of future virtual care applications aimed at improving the quality of care outcomes and experiences of patients. TRIAL REGISTRATION: NCT02670512 . Registered: January 18, 2016.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».