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Enregistrement W2945414246 · doi:10.1681/asn.2018101042

The Primary-Secondary Care Partnership to Improve Outcomes in Chronic Kidney Disease (PSP-CKD) Study: A Cluster Randomized Trial in Primary Care

2019· article· en· W2945414246 sur OpenAlexaff
Rupert Major, Celia Brown, David Shepherd, Stephen Rogers, Warren Pickering, Graham Warwick, Shaun Barber, Nuzhat Ashra, Tom Morris, Nigel J. Brunskill

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesKidney Research UKNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésKidney diseaseMedicinePrimary careRandomized controlled trialGeneral partnershipCluster (spacecraft)Internal medicineIntensive care medicinePhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement Although most patients with CKD are managed in the primary care setting, the evidence base for CKD care in general practice is scant, and it is not clear whether specific CKD management programs can alter outcomes in primary care. The authors conducted a cluster randomized, controlled trial comparing 23 primary care practices offering usual care with 23 primary care practices in which a nurse practitioner helped those practices interpret patient data files and implement guideline-based CKD interventions. They found that the intervention did not affect rate of eGFR decline, but it did lead to significant improvements in processes, quality of care, and the number of patients achieving BP targets. This approach may improve processes of care, potentially reducing the burden of cardiovascular disease in patients with CKD. Background Most patients with CKD are managed in the community. Whether nurse-led CKD management programs improve outcomes in patients with CKD in primary care is unclear. Methods To assess the effect of such a program on the rate of renal function decline in patients with CKD (stages 3–5) in primary care in the United Kingdom, we conducted a cluster randomized trial, the Primary-Secondary Care Partnership to Improve Outcomes in Chronic Kidney Disease study. A software program designed for the study created a data file of patients with CKD in participating practices. In 23 intervention practices (11,651 patients), a CKD nurse practitioner worked with nominated practice leads to interpret the data file and implement guideline-based patient-level CKD management interventions. The 23 control practices (11,706 patients) received a data file but otherwise, continued usual CKD care. The primary outcome was defined at the cluster (practice) level as the change from baseline of the mean eGFR of the patients with CKD at 6-month intervals up to 42 months. Secondary outcomes included numbers of patients coded for CKD, mean BP, numbers of patients achieving National Institute for Health and Care Excellence BP targets for CKD, and proteinuria measurement. Results After 42 months, eGFR did not differ significantly between control and intervention groups. CKD- and proteinuria-related coding improved significantly along with the number of patients achieving BP targets in the intervention group versus usual care. Conclusions CKD management programs in primary care may not slow progression of CKD, but they may significantly improve processes of care and potentially decrease the cardiovascular disease burden in CKD and related costs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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