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Enregistrement W4397045007 · doi:10.1681/asn.20233411s1184c

The Effects of Negotiation on Discordant Home Hemodialysis Patients

2023· article· en· W4397045007 sur OpenAlexaff
Ana Sánchez Escuredo, Naeim G. Salah, Rose Faratro, Celine D’Gama, Christopher T. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineIntensive care medicineHome hemodialysisInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Home hemodialysis (HHD) has demonstrated superior clinical outcomes, improved quality of life and enhanced treatment flexibility in comparison to 3days/week incenter HDs.Nonetheless, some patients are discordant to their dialysis prescription and require a negotiation program to maintain their normal lifestyle and ameliorate their illness behavior. Methods: Retrospective single center observational study of all prevalent HHD patients at UHN (2018-2022). Demographic and clinical data were extracted from clinical charts. Negotiation was defined as weekly contact between nurses and patients by phone, email or clinical visit to discuss the importance of being concordant to treatment and adapting the length and schedule of dialysis to avoid clinical complications. Patients were defined as concordant, concordant with agreement with at least 75%of dialysis prescription and discordant for those skipping/shortening HHD sessions without prior agreement with the clinical team. Results: From 94patients, 33(35%) required negotiation:15(16%) were concordant patients with agreement and 18(19%) discordant patient. There were no demographic differences between groups. Patients requiring negotiation presents higher median time on HHD (7.6years vs 4.3years for concordant patients). Discordant patients tended to be younger and were less likely to be listed for kidney transplant(figure 1). There were no differences in hospitalisation/technique complications amongst the 3groups. Conclusions: A third of HHD patients require negotiation to maintain their lifestyle and safety. Those patients requiring negotiation did not present with more hospitalisation or technique complications than concordant patients. We speculate that a negotiation program should be implemented in HHD centers to ameliorate patient concordance and mitigate attrition. - Total (n = 94) Concordant (n = 61) Concordant with agreement at least 75% of dialysis prescription (n = 15) Discordant (n = 18) p value Gender (male), n (%) 59 (63) 38 (62) 8 (53) 13 (72) 0.519 Age, years; median [IQR] 50 [36.6-60.3] 51 [37-61] 53 [47-61] 46 [35-54] 0.102 Patient living alone, n (%) 12 (13) 8 (13) 1 (7) 3 (17) 0.739 Dependant living at home, n (%) 27 (29) 18 (30) 6 (40) 3 (17) 0.334 Assisted home dialysis, n (%) Hypertension, n (%) 9 (10)72 (77) 8 (13)49 (80) 0 (0)9 (60) 1 (6)14 (79) 0.2460.286 Diabetes mellitus, n (%) 15 (16) 13 (21) 1 (7) 1 (6) 0.219 Access type, n (%) 0.370 AVF 39 (46) 28 (46) 7 (47) 4 (22) Catheter 49 (52) 29 (48) 7 (47) 13 (72) Graft 6 (6) 4 (7) 1 (7) 1 (6) Previous dialysis treatment, n (%) 0.282 No 31 (33) 22 (36) 4 (27) 5 (27.8) Peritoneal dialysis 22 (23) 15 (25) 1 (7) 6 (33.3) In center hemodialysis 41 (44) 24 (40) 10 (67) 7 (38,9) Previous renal transplant, n (%) 35 (37) 19 (31) 8 (53) 8 (44) 0.220 Listed for renal transplant, n (%) 31 (33) 21 (34) 7 (47) 3 (17) 0.174 Hospitalized last 5 years, n (%) 64 (68) 38 (62) 11 (73) 13 (83) 0.244 Technique survival, years; median [IQR] 4.3 [1.9-11] 3 [1.5-10] 7.6 [3-11] 7.6 [2.2-11] 0.145

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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