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Enregistrement W4399352648 · doi:10.1093/ckj/sfae076

The integrated care model: facilitating initiation of or transition to home dialysis

2024· article· en· W4399352648 sur OpenAlexaff
Krishna Poinen, Sandip Mitra, Robert R. Quinn

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSouth Health CampusUniversity of CalgaryVancouver Biotech (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesBaxter Healthcare CorporationNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésTransitional careDialysisTransition (genetics)Intensive care medicineMedicineProcess managementBusinessChemistryInternal medicinePolitical scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proportion of end-stage kidney disease (ESKD) patients require kidney replacement therapy to maintain clinical stability. Home dialysis therapies offer convenience, autonomy and potential quality of life improvements, all of which were heightened during the COVID-19 pandemic. While the superiority of specific modalities remains uncertain, patient choice and informed decision-making remain crucial. Missed opportunities for home therapies arise from systemic, programmatic and patient-level barriers. This paper introduces the integrated care model which prioritizes the safe and effective uptake of home therapies while also emphasizing patient-centered care, informed decision-making, and comprehensive support. The integrated care framework addresses challenges in patient identification, assessment, eligibility determination, education and modality transitions. Special considerations for urgent dialysis starts are discussed, acknowledging the unique barriers faced by this population. Continuous quality improvement is emphasized, with the understanding that local challenges may require tailored solutions. Overall, the integrated care model aims to create a seamless and beneficial transition to home dialysis therapies, promoting flexibility and improved quality of life for ESKD patients globally.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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