Preferences for a self-management e-health tool for patients with chronic kidney disease: results of a patient-oriented consensus workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health (e-health) tools may support patients' self-management of chronic kidney disease. We aimed to identify preferences of patients with chronic kidney disease, caregivers and health care providers regarding content and features for an e-health tool to support chronic kidney disease self-management. METHODS: A patient-oriented research approach was taken, with 6 patient partners (5 patients and 1 caregiver) involved in study design, data collection and review of results. Patients, caregivers and clinicians from across Canada participated in a 1-day consensus workshop in June 2018. Using personas (fictional characters) and a cumulative voting technique, they identified preferences for content for 8 predetermined topics (understanding chronic kidney disease, diet, finances, medication, symptoms, travel, mental and physical health, work/school) and features for an e-health tool. RESULTS: There were 24 participants, including 11 patients and 6 caregivers, from across Canada. The following content suggestions were ranked the highest: basic information about kidneys, chronic kidney disease and disease progression; reliable information on diet requirements for chronic kidney disease and comorbidities, renal-friendly foods; affordability of medication, equipment, food, financial resources and planning; common medications, adverse effects, indications, cost and coverage; symptom types and management; travel limitations, insurance, access to health care, travel checklists; screening and supports to address mental health, cultural sensitivity, adjusting to new normal; and support to help integrate at work/school, restrictions. Preferred features included visuals, the ability to enter and track health information and interact with health care providers, "on-the-go" access, links to resources and access to personal health information. INTERPRETATION: A consensus workshop developed around personas was successful for identifying detailed subject matter for 8 predetermined topic areas, as well as preferred features to consider in the codevelopment of a chronic kidney disease self-management e-health tool. The use of personas could be applied to other applications in patient-oriented research exploring patient preferences and needs in order to improve care and relevant outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».