An Interdisciplinary Approach to Optimize the Care of Transitioning Adolescents and Young Adults with CKD
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults (AYAs) with CKD or end-stage kidney disease (ESKD) have unique medical, dental, psychosocial, neurocognitive, and academic needs and require close interdisciplinary collaboration to optimize their care. The etiology of CKD in AYAs is diverse compared to older adults. With their continuously improved survival, AYAs must start preparation for health-care transition (HCT) from pediatric- to adult-focused health care in the pediatric setting and it must continue at the adult-focused setting, given that their brain maturation and self-management skill acquisition occur until their mid-20s. While the growth and physical maturation of most visible body parts occur before 18 years of age, the prefrontal cortex of the brain, where reasoning, impulse control, and other higher executive functions reside, matures around 25 years of age. The HCT process must be monitored using patient- and caregiver-measuring tools to guide interventions. The HCT process becomes more complex when patients and/or caregivers have a language barrier, different cultural beliefs, or lower literacy levels. In this article, we discuss the unique comorbidities of pediatric-onset CKD/ESKD, provide information for a planned HCT preparation, and suggest interdisciplinary coordination as well as cultural and literacy-appropriate activities to achieve optimal patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».