‘It’s the empathy’—defining a role for peer support among people living with chronic kidney disease: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Persons with advanced chronic kidney disease (CKD) have unique support needs associated with managing a chronic yet often silent condition, complex treatment-related decisions and care transitions. The aim of this study was to explore perspectives on how peer support could address CKD support needs and augment care. DESIGN: This study employed a qualitative descriptive methodology. Data were collected through focus groups (cofacilitated by patient partners) and semistructured interviews. SETTING: Four multidisciplinary CKD clinics across Southern Alberta, Canada. PARTICIPANTS: We purposively sampled among adult patients with advanced, non-dialysis CKD and their caregivers, as well as trained peer mentors from The Kidney Foundation of Canada's Kidney Connect programme. ANALYSIS: Transcripts were coded in duplicate, and themes were generated inductively through a thematic analysis approach. RESULTS: We conducted seven focus groups with a total of 39 patient and caregiver participants. Seven patients and caregivers who were unable to attend a focus group and 13 peer mentors participated in a telephone interview. Although patients and caregivers had limited awareness of peer support, participants acknowledged its central role in affirming their experiences and enabling confidence to live well with kidney disease. We identified four themes related to the anticipated role of peer support in addressing support needs for people with non-dialysis CKD: (1) creating connection; (2) preparing for uncertainty; (3) adapting to new realities; and (4) responsive peer support delivery. Aligning peer support access with patient readiness and existing CKD management supports can promote optimism, community and pragmatic adaptations to challenges. CONCLUSIONS: Patients, caregivers and peer mentors highlighted a unique value in the shared experiences of CKD peers to anticipate and manage disease-related challenges and confidently face a future living with kidney disease.
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 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 | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».