How to optimize the design and implementation of risk prediction tools: focus group with patients with IgA nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IgA nephropathy (IgAN) is a common type of chronic immune-mediated kidney disease with variable risk of progression to end-stage kidney disease. Risk stratification helps clinicians weight the potential risks and benefits of immunosuppressive therapy for individual patients, and can inform patient-centred communication. No prior research examined barriers of risk predication tools (RPT) specific to IgAN. The purpose of this study was to explore determinants (facilitators, barriers) of RPT use from the patient perspective. METHODS: We conducted a single focus group with English-speaking adults aged 18 or older with biopsy-proven IgAN. We asked about how they would use an IgAN RPT, and how to improve its design and implementation. We analyzed the transcript using constant comparison to inductively derive themes, and complied with qualitative research reporting criteria. RESULTS: , and proteinuria ranged from 0.36 to 1.41 g/d. Participants identified both benefits and harms of the risk score. They said physicians should first ask patients for permission to use it. To make it more useful, participants offered suggestions to enhance RTP design: visual display, information on how to interpret the risk score, risk categories, health implications, modifiable risk factors, multiple scenarios, and comparison with similar patients. They offered additional suggestions to enhance RPT implementation: it should not replace patient-provider discussion, it should be accompanied by self-management education so that patients can take an active role in their health. Participants appreciated information from members of the multidisciplinary team in addition to physicians. Participants also said that physicians should monitor patient emotions or concerns on an ongoing basis. CONCLUSIONS: Patients with IgAN identified numerous ways to enhance the design and use of an RPT. Others could use this information to design and implement RPTs for patients with other conditions, but should employ user-centred design to develop RPTs that address patient preferences.
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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 | 0,000 |
| 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 ».