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Enregistrement W4382399827 · doi:10.1177/20543581231183369

North American Weight Management Programs for People Living With Chronic Kidney Disease: An Environmental Scan

2023· article· en· W4382399827 sur OpenAlexaffabout
Amani Hamadi, Kristin K. Clemens, Jaclyn Ernst, David Attalla, Louise Moist

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight managementMedicineWeight lossKidney diseasePopulationObesityGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The availability and accessibility of patient-centered weight management programs is critical to mitigate the increasing prevalence of obesity in people living with chronic kidney disease (CKD). Little is known about the availability of contemporary programs that can safely and effectively support individuals living with obesity and CKD across North America. Objective: We sought to identify weight management programs specific to those with CKD and explore their safety, affordability, and adaptability to this patient population. We also identified the barriers and facilitators of identified programming including their accessibility to real-world patients (eg, cost, access, support, and time). Design: Environmental scan of weight management programs. Setting: North America. Patient: People living with CKD. Methods: We identified weight management programs and associated barriers and facilitators, via an Internet-based search of commercial, community-based, and medically supervised weight management programming. We also conducted a gray literature search and contacted weight management experts and program facilitators to explore strategies as well as their barriers and facilitators. Results: We identified 40 weight management programs available to people living with CKD across North America. Programs were commercial (n = 7), community-based (n = 9), and medically supervised (Canada n = 13, U.S n = 8) in origin. Three programs were specifically tailored to CKD (n = 3). In addition to formal programs, we also identified online nutritional resources and guidelines for weight loss in CKD (n = 8), and additional strategies (self-management tools, group orientated programs, moderate energy restrictions in conjunction with exercise and Orlistat) for weight loss from the gray literature (n = 3). Most common barriers were difficulty accessing some of the suggested nutritious food options due to the high cost, lack of support from family, friends and health practitioners, the time commitment required to participate, and the exclusion from weight management programs due to unique dietary needs for the CKD population. Most common facilitators were programs that were patient-centered, evidence-based, and offered both group and individual formats. Limitations: Although our search criteria were broad, it is possible that we did not capture all weight management programs available across North America. Conclusions: This environmental scan has generated a resource list of existing safe and effective programs for or adaptable to people with CKD. This information will inform future efforts to develop and deliver CKD-specific weight management programs to patients living with comorbid disease. Engaging people living with CKD to understand the acceptability of these programs, is an important focus for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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