Patient Navigators for CKD and Kidney Failure: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: To what degree and how patient navigators improve clinical outcomes for patients with chronic kidney disease (CKD) and kidney failure is uncertain. We performed a systematic to summarize patient navigator program design, evidence, and implementation in kidney disease. Methods: A search strategy was developed for randomized controlled trials and observational studies that evaluated the impact of navigators on outcomes in the setting of CKD and kidney failure. Articles were identified from various databases. Two reviewers independently screened the articles and identified those which met the inclusion criteria. Data was abstracted from full texts and risk of bias was assessed. Results: After screening a total of 3371 citations, 17 articles met the inclusion criteria including 14 original studies. Navigators came from various healthcare backgrounds including nursing (n=6), social worker (n=2), medical interpreter (n=1), research (n=1) and also included kidney transplant recipients (n=2) and non-medical individuals (n=2). Navigators focused mostly on education (n=9) and support (n=6). Navigators were used for patients with CKD (n=5), peritoneal dialysis (n=2), in-center hemodialysis (n=4), kidney transplantation (n=2) but not home hemodialysis. Navigators improved transplant workup and listing, adherence, peritoneal dialysis utilization and patient knowledge. However, many studies did not show benefits across other outcomes, were at a high risk of bias, and none reported cost effectiveness or patient reported experience measures. Conclusions: Navigators improve some health outcomes for CKD but there is heterogeneity in their structure and function. High-quality randomized controlled trials are needed to evaluate patient navigator program efficacy and cost effectiveness.
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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 | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».