Are adverse events in newly trained home dialysis patients related to learning styles? A single-centre retrospective study from Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Home haemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) have seen growth in utilisation around the globe over the last few years. However, home dialysis, with its attendant technical complexity and risk of adverse events continues to pose challenges for wider adoption. We examined whether differences in patients' learning styles are associated with differing risk of adverse events in both home HD and PD patients. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Tertiary care hospital in Toronto, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: One hundred and eighteen prevalent adult (≥18 years) home dialysis patients (40 PD and 78 home HD) were enrolled. Patients on home dialysis for less than 6 months or receiving home nursing assistance for dialysis were excluded from the study. INTERVENTIONS: Enrolled patients completed (VARK) Visual, Aural, Reading-writing and Kinesthetic questionnaires to determine learning styles. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Home HD and PD adverse events were identified within 6 months of completing home dialysis training. Event rates were then stratified and compared according to learning styles. RESULTS: Thirty patients had a total of 53 adverse events. We used logistic regression analysis to determine unadjusted and adjusted ORs for a single adverse event. Non-visual learners were 4.35 times more likely to have an adverse event (p=0.001). After adjusting for age, gender, dialysis modality, training duration, dialysis vintage, prior renal replacement therapy, visual impairment, education and literacy, an adverse event was still four times more likely among non-visual learners compared to visual learners (p=0.008). A subgroup analysis of home HD patients showed adverse events were more likely among non-visual learners (OR 11.1; p=0.003), whereas PD patients showed a trend for more adverse events in non-visual learners (OR: 1.60; p=0.694). CONCLUSIONS: Different learning styles in home dialysis patients exist. Visual learning styles are associated with fewer adverse events in home dialysis patients within the first 6 months of completing training. Individualisation of home dialysis training by learning style is warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».