Healthcare provider perspectives on integrating peer support in non-dialysis-dependent chronic kidney disease care: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer support complements traditional models of chronic kidney disease (CKD) care through sharing of peer experiences, pragmatic advice, and resources to enhance chronic kidney disease self-management and decision-making. As peer support is variably offered and integrated into multi-disciplinary CKD care, we aimed to characterize healthcare providers' experiences and views on peer support provision for people with non-dialysis-dependent CKD within Canada. METHODS: In this concurrent mixed methods study, we used a self-administered online survey to collect information from multi-disciplinary CKD clinic providers (e.g., nurses, nephrologists, allied health professionals) on peer support awareness, program characteristics and processes, perceived value, and barriers and facilitators to offering peer support in CKD clinics. Results were analyzed descriptively. We undertook semi-structured interviews with a sample of survey respondents to elaborate on perspectives about peer support in CKD care, which we analyzed using inductive, content analysis. RESULTS: We surveyed 113 providers from 49 clinics. Two thirds (66%) were aware of formal peer support programs, of whom 19% offered in-house peer support through their clinic. Peer support awareness differed by role and region, and most referrals were made by social workers. Likert scale responses suggested a high perceived need of peer support for people with CKD. Top cited barriers to offering peer support included lack of peer support access and workload demands, while facilitators included systematic clinic processes for peer support integration and alignment with external programs. Across 18 interviews, we identified themes related to peer support awareness, logistics, and accessibility and highlighted a need for integrated support pathways. CONCLUSIONS: Our findings suggest variability in awareness and availability of peer support among Canadian multi-disciplinary CKD clinics. An understanding of the factors influencing peer support delivery will inform strategies to optimize its uptake for people with advanced CKD.
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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 | 0,034 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».