FIT FOR DIALYSIS: EVALUATING A RESEARCH-BASED FILM TO PROMOTE EXERCISE IN HEMODIALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Although, exercise can improve the functional outcomes and quality of life of older patients with end-stage renal disease undergoing hemodialysis, it has yet to be promoted as part of routine care. Health care providers and informal carers rarely provide encouragement for patients to exercise, and the majority of older patients remain largely inactive. There is thus the need for a shift in the culture of hemodialysis care towards the promotion of exercise for wellness, including expectations of exercise participation by older patients, and encouragement of exercise by health care providers and informal carers. While film-based educational initiatives hold promise to effect cultures of best practice, they have yet to be utilized with this population. We developed a research-based film, Fit for Dialysis, to promote exercise for wellness in hemodialysis care. To determine in what ways and why this film influences knowledge/attitudes regarding exercise for patients undergoing hemodialysis, we conducted qualitative interviews with 10 patients, 10 health care providers, and 10 informal carers. Data were analyzed using thematic analysis. We found that the film was effective in increasing patients’, informal carers’ and health care providers’ understanding of the importance of exercise and its benefits, motivating patients to exercise, and in increasing encouragement by informal carers and health care providers of patient exercise. Realism (e.g. character identification) and aesthetic qualities of the film (e.g. dialogue) were identified as central to triggering change. Fit for Dialysis is well-positioned to optimize the health and wellbeing of older adults undergoing hemodialysis.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».