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Enregistrement W2945908236 · doi:10.1111/sdi.12814

Sustained exercise programs for hemodialysis patients: The characteristics of successful approaches in Portugal, Canada, Mexico, and Germany

2019· review· en· W2945908236 sur OpenAlexaffabout
João L. Viana, Pedro Martins, Kristen Parker, Magdalena Madero, Héctor Pérez Grovas, K. Anding, Stefan Degenhardt, Iwona Gabrys, Shauna Raugust, Christina West, Theresa Cowan, Kenneth R. Wilund

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExercise prescriptionMedical prescriptionPopulationFamily medicineMedical educationNursingPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite having good intentions, hemodialysis (HD) clinics often fail to sustain exercise programs that they initiate. There are many reasons for this, including a lack of funding, inadequate training of the clinic staff, a lack of exercise professionals to manage the program or train the staff, and the many challenges inherent to exercising a patient population with multiple comorbid diseases. Despite these barriers, there are several outstanding examples of successful exercise programs in HD clinics throughout the world. The aim of this manuscript is to review the characteristics of four successfully sustained HD exercise programs in Portugal, Canada, Mexico, and Germany. We describe the unique approaches they have used to fund and manage their programs, the varied exercise prescriptions they incorporate, the unique challenges they face, and discuss the benefits they have seen. While the programs differ in many regards, a consistent theme is that they each have substantial and committed support from the entire clinic staff, including the nephrologists, administration, nurses, dietitians, and technicians. This suggests that exercise programs in HD clinics can be successfully implemented and sustained provided significant effort is made to foster a culture of physical activity throughout the clinic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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