Dialysis education and options for late presenters—An ongoing dilemma
Notice bibliographique
Résumé
Pre-dialysis education forms a crucial part of dialysis preparation. Acute start dialysis patients often commence and remain on in-center hemodialysis (ICHD) without the benefit of an informed decision making process for kidney replacement therapy options. The aim of this review is to evaluate the evidence surrounding methods of education provision to the acute dialysis start population and their associated outcomes. Publications have described a holistic education pathway with multimedia provision of information and interactive experiences. One or more trained specialist nurses provided information over 3-5 sessions. Formal education was mostly initiated as an inpatient. 86%-100% of acute start dialysis patients are initiated and remain on ICHD. Following formal education, 21%-58% of patients chose peritoneal dialysis (PD), 10%-24% home hemodialysis, 33%-58% ICHD. This brings the number of patients maintained on an independent form of dialysis similar to the planned dialysis start population. Patients commenced on PD without needing temporary hemodialysis, hence avoided complications associated with such. Patients aged under 75 (p < 0.0001) and males (p = 0.006) were more likely to be influenced by education to select PD. The adjusted 5 year survival rates among discharged patients were similar between home and ICHD groups (73% vs. 71% respectively), with a comparable age of death. A targeted education program in the acute dialysis start population has proven to be feasible. Adaptations are likely required for each center; however, various methods have been shown to be effective, with an increased number of patients choosing an independent dialysis modality when given the choice.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».