MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4352991133 · doi:10.1177/20543581231162235

The Feasibility of a Transitional Care Unit for Patients Newly Started on In-Center Hemodialysis: A Research Letter

2023· article· en· W4352991133 sur OpenAlexaffabout
Shabnam Hamidi, Sasha Zarnke, Kim Turcotte, Samuel A. Silver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisTransitional careCenter (category theory)Intensive care medicineUnit (ring theory)Emergency medicineMedical emergencyHealth careInternal medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with end-stage kidney disease face high mortality and morbidity after dialysis initiation. Transitional care units (TCUs) are typically 4- to 8-week structured multidisciplinary programs targeted toward patients starting hemodialysis during this high-risk time in their care. The goals of such programs are to provide psychosocial support, provide dialysis modality education, and reduce risks of complications. Despite apparent benefits, the TCU model may be challenging to implement, and the effect on patient outcomes is unclear. Objective: To assess a newly created multidisciplinary TCUs' feasibility for patients newly started on hemodialysis. Design: Before-and-after study. Setting: Kingston Health Sciences Centre hemodialysis unit in Ontario, Canada. Patients: We considered all adult patients (age 18+) who initiated in-center maintenance hemodialysis eligible for the TCU program, although patients on infection control precautions and evening shifts were not able to receive TCU care due to staffing limitations. Measurements: We defined feasibility as eligible patients completing the TCU program in a timely fashion without additional need for space, no signal of harm, and without explicit concerns from TCU staff or patients at weekly meetings. Key outcomes at 6 months included mortality, proportion hospitalized, dialysis modality, vascular access, initiation of transplant workup, and code status. Methods: The TCU care consisted of 1:1 nursing and education until predefined clinical stability and dialysis decisions were satisfied. We compared outcomes among the pre-TCU cohort who initiated hemodialysis between June 2017 and May 2018, and TCU patients who initiated dialysis between June 2018 and March 2019. We summarized outcomes descriptively, along with unadjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). Results: We included 115 pre-TCU patients and 109 post-TCU patients, of whom 49/109 (45%) entered and completed the TCU. The most common reasons for not participating in the TCU included evening hemodialysis shifts (18/60, 30%) or contact precautions (18/60, 30%). The TCU patients completed the program in a median of 35 (25-47) days. We observed no differences in mortality (9% vs 8%; OR = 0.93, 95% CI = 0.28-3.13) or proportion hospitalized (38% vs 39%; OR = 1.02, 95% CI = 0.51-2.03) between the pre-TCU cohort and TCU patients. There was also no difference in use of home dialysis (16% vs 10%; OR = 1.67, 95% CI = 0.64-4.39), non-catheter access (32% vs 25%; OR = 1.44, 95% CI = 0.69-2.98), initiation of transplant workup (14% vs 12%; OR 1.67; 95% CI = 0.64-4.39), and choosing "do not resuscitate" (DNR) orders (22% vs 19%; OR = 1.22, 95% CI = 0.54-2.77). There was no negative patient or staff feedback on the program. Limitations: Small sample size and potential for selection bias given inability to provide TCU care for patients on infection control precautions or evening shifts. Conclusions: The TCU accommodated a large number of patients, who completed the program in a timely fashion. The TCU model was determined to be feasible at our center. There was no difference in outcomes due to the small sample size. Future work at our center is required to expand the number of TCU dialysis chairs to evening shifts and evaluate the TCU model in prospective, controlled studies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207