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Enregistrement W2986235691 · doi:10.1177/2054358119887154

Interventions to Improve Clinical Outcomes in Indigenous or Remote Patients With Chronic Kidney Disease: A Scoping Review

2019· review· en· W2986235691 sur OpenAlexaff
Natasha Ovtcharenko, A. B. R. Thomson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionKidney diseaseIntensive care medicineTelehealthNephrologyDialysisQuality of life (healthcare)HemodialysisRandomized controlled trialPhysical therapyInternal medicineHealth careTelemedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) associates with a significant health care burden with a disproportionate impact on indigenous persons or people living in remote areas. Although screening programs have expanded in these communities, there remains a paucity of evidence-based interventions to enhance clinical renal outcomes in these populations. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify evidence-based interventions to enhance renal outcomes in these populations. DESIGN: A scoping review was conducted for studies in the Cochrane, MEDLINE, and Embase databases and from major nephrology meetings. SETTING: Chronic kidney disease, including those on dialysis. PATIENTS: Remote or indigenous populations. MEASUREMENTS: Studies that performed an intervention that was followed by measurement of renal outcomes or patient-centered outcomes (ie, quality of life) were included. METHODS: All studies were described by study type, intervention, and clinical outcome, and trends were identified by both authors. Meta-analysis was not conducted due to study heterogeneity. RESULTS: Thirty-two studies met inclusion criteria, only 2 (6.3%) of which were randomized controlled trials. Intervention types included multidisciplinary (34.4%), satellite (32.3%), telehealth (25.0%), or other (9.4%). All multidisciplinary interventions were performed in the CKD (non-dialysis) setting and reported improved patient travel time, waiting time, quality of life, kidney function, proteinuria, and blood pressure. Telehealth interventions improved program cost, patient attendance, hospitalization, and quality of life. Satellite interventions were performed in the hemodialysis setting, with 1 study evaluating acute hemodialysis. Satellite interventions improved patient travel time, dialysis clearance, quality of life, and survival, but increased program costs. LIMITATIONS: The study was restricted to interventional trials assessing clinical outcomes and to studies in developed countries, which likely excluded some research contributing to this field. CONCLUSIONS: There is significant heterogeneity among studies of interventions for patients with CKD who are indigenous or live remotely. Interventions were more likely to be successful when the remote or indigenous community was included in program development, with a culturally safe approach. More large, high-quality studies are needed to identify effective interventions to enhance clinical renal outcomes in indigenous or remote populations. TRIAL REGISTRATION: This trial is registered under PROSPERO, Registration Number 128453.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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