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Enregistrement W2801925304 · doi:10.7939/r3k91m

Conceptualizing Chronic Kidney Disease Dialysis Modality Decision-Making and Home-Dialysis Service Usage

2015· article· en· W2801925304 sur OpenAlexaboutno aff
Lori Harwood

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHome dialysisDialysisKidney diseaseIntensive care medicineMedicineModality (human–computer interaction)Internal medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract People with Chronic Kidney Disease (CKD) are asked to make important decisions about if, where and how they will receive dialysis. As the population in Canada ages with increased co-morbidity such as diabetes and hypertension, the need for high cost treatments for CKD such as dialysis will persist. However, understanding the complexity of these decisions and influences of decision-making related to these treatments is limited. This work was undertaken to conceptualize the complexity of CKD modality decision-making with a focus on home-dialysis and older adults. Critical realism provided the framework for this inquiry. This paper-based dissertation includes an introductory chapter, four publishable papers and a discussion chapter. The first paper conceptualizes dialysis modality decision-making using critical realism and serves as the theoretical framework for this work. The second paper is a systematic literature review and meta-ethnography of the qualitative research on dialysis modality decision-making. The third paper is a quantitative study which examines the relationship between chronic kidney disease stressors as determinants of dialysis modality service usage. The forth paper, describes a qualitative study exploring home-dialysis modality decision-making for aging adults with advanced kidney disease. The conclusion of this dissertation is a discussion of the complete thesis, and includes implications for practice, policy and research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,019
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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