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Enregistrement W4293247029 · doi:10.1016/j.xkme.2022.100540

Patient Navigators for CKD and Kidney Failure: A Systematic Review

2022· review· en· W4293247029 sur OpenAlexafffund
Ali S. Taha, Yasmin Iman, Jay Hingwala, Nicole Askin, Priyanka Mysore, Claudio Rigatto, Clara Bohm, Paul Komenda, Navdeep Tangri, David Collister

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaOrthopaedic Innovation Centre
Organismes subventionnairesKidney Foundation of Canada
Mots-clésKidney diseaseMedicineIntensive care medicineSystematic reviewChronic kidney failureDiseaseMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective: To what degree and how patient navigators improve clinical outcomes for patients with chronic kidney disease (CKD) and kidney failure is uncertain. We performed a systematic review to summarize patient navigator program design, evidence, and implementation in kidney disease. Study Design: A search strategy was developed for randomized controlled trials and observational studies that evaluated the impact of navigators on outcomes in the setting of CKD and kidney failure. Articles were identified from various databases. Two reviewers independently screened the articles and identified those meeting the inclusion criteria. Setting & Participants: Patients with CKD or kidney failure (in-center hemodialysis, peritoneal dialysis, home hemodialysis, or kidney transplantation). Selection Criteria for Studies: Studies that compared patient navigators with a control, without limits on size, duration, setting, or language. Studies focusing solely on patient education were excluded. Data Extraction: Data were abstracted from full texts and risk of bias was assessed. Analytical Approach: No meta-analysis was performed. Results: Of 3,371 citations, 17 articles met the inclusion criteria including 14 original studies. Navigators came from various healthcare backgrounds including nursing (n=6), social worker (n=2), medical interpreter (n=1), research (n=1), and also included kidney transplant recipients (n=2) and non-medical individuals (n=2). Navigators focused mostly on education (n=9) and support (n = 6). Navigators were used for patients with CKD (n=5), peritoneal dialysis (n=2), in-center hemodialysis (n=4), kidney transplantation (n=2), but not home hemodialysis. Navigators improved transplant workup and listing, peritoneal dialysis utilization, and patient knowledge. Limitations: Many studies did not show benefits across other outcomes, were at a high risk of bias, and none reported cost-effectiveness or patient-reported experience measures. Conclusions: Navigators improve some health outcomes for CKD but there was heterogeneity in their structure and function. High-quality randomized controlled trials are needed to evaluate navigator program efficacy and cost-effectiveness.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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