Use of Sharesource in Remote Patient Management in Peritoneal Dialysis: A Canadian Nurse’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Remote patient management (RPM) via 2-way connectivity addresses many challenges that the peritoneal dialysis (PD) renal care team faces when treating home dialysis patients. It addresses psychological barriers and social determinants of health by permitting self-care, increased independence, and enabling patients to remain in their community. RPM lends opportunities for patient's empowerment in self-care and treatment decisions. AMIA cycler with remote monitoring, step-by-step voice guidance, and graphic interface all contribute to patient engagement and empowerment in the Canadian home dialysis setting. OBJECTIVES: To describe a series of unique patient cases in the realm of PD and how adopting new technology has enabled patients and clinicians to rise above challenging circumstances to optimize home dialysis, especially in patients living in remote communities. METHODS: With the introduction of RPM at Seven Oaks Hospital in Winnipeg, MB, nurses have tracked and documented examples of success on home dialysis. Despite obstacles, patients embraced self-care in the home setting with increased confidence. RESULTS: Included are patients who were provided support to perform reliable home dialysis with AMIA cycler with Sharesource that offers voice guidance, graphic interface, and 2-way connectivity. Patients overcame the challenges of self-care in a remote setting with physical impairments, as well as enhanced acceptance of home dialysis. The utilization of RPM by the care team promoted patient independence and confidence in performing therapy at home. CONCLUSIONS: Our experience with this technology demonstrates an increase in patient confidence in training and RPM of home dialysis. We have provided specific case examples of patient engagement and empowerment leading to improved self-care. New technology can address psychological barriers and social determinants of health in home dialysis patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».