Exploring Preconceptions as Barriers to Peritoneal Dialysis Eligibility: A Global Scenario-Based Survey of Kidney Care Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite the growing number of patients requiring kidney replacement therapy (KRT), peritoneal dialysis (PD) is underutilized globally. A contributory factor may be clinician myths about its use. The aim of this study was to explore perceptions about PD initiation by clinicians according to various physical, social, and clinical characteristics of patients. Methods: An online global survey (in English and Thai) was administered to ascertain nephrologists' and nephrology trainees' decisions on recommending PD as a treatment modality. Results: A total of 645 participants (522 nephrologists and 123 trainees; 56% male) from 54 countries (66% from high-income countries [HICs], 22% from upper middle-income countries [UMICs], 12% from lower middle-income countries, and 1% from low-income countries [LICs]) completed the survey. Of the respondents, 81% identified as attending physicians or consultants, and 19% identified as trainees or other. PD was recommended for most scenarios, including repeated exposures to heavy lifting, swimming (especially in a private pool and ocean), among patients with cirrhosis or cognitive impairment with available support, and those living with a pet if a physical separation can be achieved during PD. Certain abdominal surgeries were more acceptable to proceed with PD (hysterectomy, 90%) compared to others (hemicolectomy, 45%). Similar variation was noted for different types of stomas (nephrostomies, 74%; suprapubic catheters, 53%; and ileostomies, 27%). Conclusion: The probability of recommending PD in various scenarios was greater among clinicians from HICs, larger units, and consultants with more clinical experience. There is a disparity in recommending PD across various clinical scenarios driven by experience, unit-level characteristics, and region of practice. Globally, evidence-informed education is warranted to rectify misconceptions to enable greater PD uptake.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».