Structural equation modeling analysis of factors influencing decisional conflict between dialysis modality among end-stage kidney disease patients in Wuhan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the influencing factors and relationships associated with decisional conflict of dialysis modality in End-stage kidney disease (ESKD) patients. METHODS: This study was a survey-based cross-sectional investigation conducted on 150 ESKD patients in a third-class hospital in Wuhan. The general information questionnaire, decisional conflict scale, Montreal cognitive assessment, frail scale, perceived social support scale, and brief health literacy screen were used for investigation. SPSS 25.0 was used to compare the differences between the decisional and non-decisional conflict groups, and AMOS 23.0 was used to construct a structural equation model to explore the influencing factors. RESULTS: The incidence of decisional conflict in 150 ESKD patients was 33.3% (50/150). Binary logistic regression analysis showed that the independent risk factors for decisional conflict of dialysis modality in ESKD patients included monthly household income (OR = 0.184), cognitive function (OR = 7.0), social support (OR = 0.891), health literacy (OR = 0.608), the level of eGFR (OR = 1.488), and the level of cTnI (OR = 9.558). The constructed path analysis model had a good fit (x2/df = 1.499, GFI = 0.957, AGFI = 0.911, NFI = 0.906, CFI = 0.967, RMSEA = 0.055). The path analysis showed that health literacy (0.577) had the greatest impact on the decisional conflict, with a direct effect of 0.480 and an indirect effect of 0.097 through cognitive function and monthly household income. Next was social support, with an effect value of 0.434. CONCLUSIONS: In clinical practice, it is important to enhance the health literacy of patients and their families and to provide advanced education on dialysis plans. Additionally, in managing and planning chronic kidney disease progression and dialysis, it is recommended to regularly and systematically assess cognitive function, particularly before the patient's cognitive impairment worsens or the severity of the disease progresses. Advanced care planning can be established through collaboration between healthcare professionals and patients to ensure appropriate decision-making and management. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION AND PATIENT CARE: This paper finds that the factors that influence and relate to dialysis methods in end-stage renal disease patients help nurses exercise autonomy better, assist patients in reducing their decisional conflict, and improve clinical outcomes. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patients received a relevant questionnaire survey, and caregivers assisted in conducting the study.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».