Clinicians’ and researchers’ perspectives on establishing and implementing core outcomes in haemodialysis: semistructured interview study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To describe the perspectives of clinicians and researchers on identifying, establishing and implementing core outcomes in haemodialysis and their expected impact. Design Face-to-face, semistructured interviews; thematic analysis. Stetting Twenty-seven centres across nine countries. Participants Fifty-eight nephrologists (42 (72%) who were also triallists). Results We identified six themes: reflecting direct patient relevance and impact (survival as the primary goal of dialysis, enabling well-being and functioning, severe consequences of comorbidities and complications, indicators of treatment success, universal relevance, stakeholder consensus); amenable and responsive to interventions (realistic and possible to intervene on, differentiating between treatments); reflective of economic burden on healthcare; feasibility of implementation (clarity and consistency in definition, easily measurable, requiring minimal resources, creating a cultural shift, aversion to intensifying bureaucracy, allowing justifiable exceptions); authoritative inducement and directive (endorsement for legitimacy, necessity of buy-in from dialysis providers, incentivising uptake); instituting patient-centredness (explicitly addressing patient-important outcomes, reciprocating trial participation, improving comparability of interventions for decision-making, driving quality improvement and compelling a focus on quality of life). Conclusions Nephrologists emphasised that core outcomes should be relevant to patients, amenable to change, feasible to implement and supported by stakeholder organisations. They expected core outcomes would improve patient-centred care and outcomes.
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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 | 0,103 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».