Enhancing primary care capacity in chronic kidney disease management: a quality improvement educational initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gaps in identification, medical management and appropriate referral for patients with chronic kidney disease (CKD) are evident. OBJECTIVE: We designed and implemented an interactive educational intervention (accredited workshop) to improve primary care providers' awareness of tools to support guideline-concordant CKD management. DESIGN: We used the Kern method to design the educational intervention and targeted the accredited workshops to primary care team members (physicians, nurses and allied health) in Alberta, Canada. We conducted anonymous pre-workshop and post-workshop surveys to identify practice-specific barriers to care, identify potential solutions, and evaluate provider confidence pre-intervention and post-intervention. We used non-parametric statistics to analyse Likert-type survey data and descriptive content analysis to categorise responses to open-ended survey questions. RESULTS: We delivered 12 workshops to 114 providers from September 2017 through March 2019. Significant improvements (p<0.001) in confidence to appropriately identify, manage and refer patients with CKD were observed. Participants identified several patient-level, provider-level, and system-level barriers and potential solutions to care for patients with CKD; the majority of these barriers were addressed in the interactive workshop. CONCLUSIONS: The Kern model was an effective methodology to design and implement an educational intervention to improve providers' confidence in managing patients with CKD in primary care. Future research is needed to determine if these perceived knowledge and confidence improvements affect patient outcomes and whether improvements are sustained long term.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».