A Gap Analysis Assessing the Perceptions of Primary Care Physicians in the Management of Kidney Recipients After Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the practice patterns and perceptions of primary care physicians in the management of chronic diseases in kidney recipients, assess care provided to recipients, and identify barriers to the optimal delivery of primary care to recipients. METHODS: A self-administered questionnaire on the primary care of kidney recipients was developed and implemented. The survey investigated physician comfort and practice patterns in providing preventive and chronic care to recipients, patient self-management support, and physician perceptions on communication with transplant centers and barriers to ideal care. RESULTS: A total of 210 physicians completed the survey (response rate of 22%). Among the respondents, 73% indicated they were currently providing care to kidney recipients. The majority of physicians specified that they rarely (57%) or never (20%) communicate with transplant centers. Most physicians felt comfortable providing care to recipients for non-transplant-related issues (92.5%), vaccinations (85%), and periodic health examinations (94%). The majority (75.3%) of physicians felt uncomfortable managing the immunosuppressive medications of recipients. Physicians' most commonly stated barriers to delivering optimal care to recipients were insufficient guidelines provided by the transplant center (68.9%) and lack of knowledge in managing recipients (58.8%). Suggested resources by physicians to improve their comfort level in managing recipients included guidelines and continuing medical educational activities related to transplantation. CONCLUSIONS: Our results suggest that there are barriers to delivering optimal primary care to kidney recipients. The approach to providing resources needed to bridge the knowledge gap for physicians in the management of recipients requires further exploration.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».