Priorities for peer support delivery among adults living with chronic kidney disease: a patient-oriented consensus workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer support can address the informational and emotional needs of people living with chronic kidney disease (CKD) and enable self-management. We aimed to identify preferences and priorities for content, format and processes of peer support delivery for patients with non-dialysis CKD and their loved ones. METHODS: Using a patient-oriented research approach, we conducted a half-day, virtual consensus workshop with stakeholder participants from across Canada, including patients, caregivers, peer mentors and clinicians. Using personas (fictional characters), participants discussed and voted on preferences for delivery of peer support across format, content and process categories. We analyzed transcripts from small- and large-group discussions inductively using content analysis. RESULTS: Twenty-one stakeholders, including 9 patients and 4 caregivers, participated in the workshop. In the voting exercise on format, participants prioritized peer mentor matching, programming for both patients and caregivers, and flexible scheduling. For content, participants prioritized informational and emotional support focus, and for process, they prioritized leveraging kidney care programs and alternative sources (e.g., social media) for promotion and referral. Analysis of workshop transcripts complemented prioritization results and emphasized tailoring of peer support delivery to accommodate the diversity of people living with CKD and their support needs. This concept was elaborated in 3 themes, namely alignment of program features with needs, inclusive peer support options and multiple access points. INTERPRETATION: We identified preferences for peer support delivery for people living with CKD and underscore the importance of tailored, flexible programming in this context. Findings could be used to develop, adapt or study CKD-focused peer support interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».