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Enregistrement W4388287779 · doi:10.61658/jnsw.v45i1.9

The State of Patient-Centered Outcomes Research in Chronic Kidney Disease: Perspectives from Patients, Care Partners, and Researchers

2021· article· en· W4388287779 sur OpenAlexaff
MSW Samuel Bethel, MSW Teri Browne, Derek Forfang, Jessica Joseph, Laura Brereton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nephrology Social Work · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensThe Wilson CentreToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseMedicineNephrologyFamily medicineHealth careIntensive care medicineInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient-centered outcomes research (PCOR) requires that patients and care partners be active partners throughout the entire research process. Although PCOR methodologies in health research have increased, PCOR on chronic kidney disease (CKD) remains relatively low. This project aimed to better understand the state of PCOR on CKD from the perspectives of patients, care partners, and researchers. Two National Kidney Foundation (NKF) surveys were completed by 847 CKD patients and care partners and 647 CKD researchers. Results indicate that a small minority (7%) of patient and care partner respondents were involved with kidney disease research, and less than a third (27%) of responding researchers indicated that they had involved patients and care partners in their research projects within the last five years. Despite relatively low numbers of PCOR projects on CKD, patients and care partner respondents are eager to participate in research and, likewise, CKD researchers are interested in doing PCOR. Implications include increasing PCOR on CKD and utilizing nephrology social workers to facilitate connections among CKD patients, care partners, and researchers.

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)0,282
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2820,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,015
Communication savante0,0200,014
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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