“We’re not There yet”: Exploring Contextual Factors Shaping Canadian Dialysis Nurses’ Engagement in Kidney Supportive Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Treatment for kidney failure, such as dialysis, can result in a tremendously high physical and psychosocial symptom burden on patients and their families. Kidney supportive care (KSC), including advance care planning, involves early identification and treatment of symptoms that improve the quality of life for people receiving dialysis. The delay or lack of engagement in KSC by dialysis nurses until the end of life may result in people dying without receiving optimal palliative care services. Purpose and Questions: Our overarching purpose is to develop a theory about the process of engagement in KSC by dialysis nurses, and this paper is about a sub-question: What are the personal, professional, organizational, and environmental factors that shape nurses’ attitudes/beliefs toward and knowledge of supportive care in dialysis? Methods: We followed Charmaz’s constructivist grounded theory method. Through initial purposeful and subsequent theoretical sampling, 23 nurses with work experience in outpatient hemodialysis, home hemodialysis, and peritoneal dialysis settings from across Canada were recruited to participate in two interviews, each using the Zoom© teleconferencing platform. Concurrent data collection and analysis were undertaken. Results: Findings at the focused coding stage comprise contextual factors impacting such engagement. The core category of Fragmenting Care is explained by four categories of contextual factors and their related concepts and sub-concepts: (1) structural (lack of dedicated time, language barrier, knowledge gap); (2) inter-relational (patient-related factors; nurse-related factors [discomfort with having the conversation, lack of self-confidence, multi-dimensional tensions—them versus us]); (3) cultural-dialysis (biomedical focus, ambiguous responsibility, inopportune conversations); and (4) systemic (lack of conceptual clarity). Implications: These collective factors have not been illuminated previously, and while challenging, they help to better understand and therefore address engagement in KSC by dialysis nurses. Conclusion: Effecting change to normalize KSC is a priority requiring solutions compatible with complex systems.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».