It Takes Time: Developing a Standardized Strategy to Improve Timely Modality Education and Home Dialysis Choice Rates in Patients with Advanced Kidney Disease in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with progressive chronic kidney disease (CKD) should receive timely education that allows them to choose a treatment path that aligns with their care goals and lifestyle. Home-based dialysis modalities have been associated with increased quality of life and reduced health care costs. Modality education has been shown to increase rates of home dialysis as the initial dialysis strategy. Delays in timely education may reduce home dialysis choice rates. Barriers to timely modality education include lack of a standardized referral process, physician practice variation and patient preparedness to engage in discussion. The aim of this study was to assess whether the implementation of a standardized referral process could increase the rates of timely modality education and home dialysis choice. Methods: This was a quality improvement study performed at a single center in Toronto, Canada between 2019-2023. Patients with a 2-year Kidney Failure Risk Equation (KFRE2) of >= 40% were recommended for modality education as outlined by the provincial regulatory body. Rates of modality education and home dialysis choice were recorded on a quarterly basis both before and after implementation of a standardized referral process. Results: 1451 encounters were identified between 2019-2023. Prior to initiation of a standardized referral process, 647/1134 (57.1%) of eligible patients received modality education and 218/647 (33.7%) of educated patients choose home dialysis as their preferred modality. After initiation of a standardized referral process, 177/317 (55.8%) of eligible patients received modality education and 54/177 (30.5%) of patients choose home dialysis as their preferred modality. Conclusions: There was no significant change in modality education or home dialysis choice rates after initiation of a standardized strategy. Timing of education should not be restricted to arbitrary cut-off values but requires ongoing mentorship and support of patients at an early stage of disease course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».