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Enregistrement W3196081338 · doi:10.1111/hdi.12980

Development and validation of a constipation treatment toolkit for patients on hemodialysis

2021· article· en· W3196081338 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Ng, Katelyn Lei, Lisa Teng, Alison Thomas, Marisa Battistella

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent validityMedicineConstipationFace validityHemodialysisLikert scalePhysical therapyAlgorithmPsychometricsInternal medicineComputer scienceClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The cause of constipation is multifactorial and common problem for patients on hemodialysis. A lack of strong evidence on suitable treatment strategies means there is an unorganized approach to selecting therapies, which can exacerbate constipation or worsen symptoms. Clinicians and patients would benefit from a content and face validated treatment algorithm for treating constipation. In this study, our objective was to develop and content and face validate a constipation treatment toolkit for patients on hemodialysis, consisting of treatment algorithm, and patient information tools (pamphlet and video). METHODS: Literature searches were performed to develop an initial toolkit using Lynn's method for developing content-valid clinical tools. Content and face validity were evaluated as per Lynn's method for determining content validity; the algorithm was evaluated by Canadian nephrology clinicians, while patient information tools were evaluated by clinicians and patients. Components were rated on a Likert scale for content relevance and on a 5-point scale for face validity. After each round, the content validity index (CVI) score was calculated and revisions were made based on feedback. FINDINGS: A total of 23 clinicians and 15 patients were interviewed across three validation rounds. After three rounds, the treatment algorithm achieved content (overall CVI = 0.93) and face (91% agreement) validity. Our patient information tools achieved content and face validity (pamphlet overall CVI = 0.99, 85.5% agreement; video overall CVI = 0.99, 90.5% agreement). DISCUSSION: A treatment algorithm and patient information toolkit for the treatment of constipation in patients on hemodialysis were content and face validated via expert review. Further research will be needed to ascertain the effectiveness and implementation of this toolkit.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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