International peritoneal dialysis training practices and the risk of peritonitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of training practices on outcomes of patients receiving peritoneal dialysis (PD) are poorly understood and there is a lack of evidence informing best training practices. This prospective cohort study aims to describe and compare international PD training practices and their association with peritonitis. METHODS: Adult patients on PD <3 months participating in the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS) were included. Training characteristics (including duration, location, nurse affiliation, modality, training of family members, use of individual/group training and use of written/oral competency assessments) were reported at patient and facility levels. The hazard ratio (HR) for time to first peritonitis was estimated using Cox models, adjusted for selected patient and facility case-mix variables. RESULTS: A total of 1376 PD patients from 120 facilities across seven countries were included. Training was most commonly performed at the facility (81%) by facility-affiliated nurses (87%) in a 1:1 setting (79%). In the UK, being trained by both facility and third-party nurses was associated with a reduced peritonitis risk [adjusted HR 0.31 (95% confidence interval 0.15-0.62) versus facility nurses only]. However, this training practice was utilized in only 5 of 14 UK facilities. No other training characteristics were convincingly associated with peritonitis risk. CONCLUSIONS: There was no evidence to support that peritonitis risk was associated with when, where, how or how long PD patients are trained.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».