Impact of a Home Dialysis Virtual Longitudinal Education Series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Home dialysis has clinical benefits over in-center hemodialysis (HD), yet as of 2020, home dialysis use is low at 13.3% in the United States. One barrier to expanding home dialysis is a lack of experience amongst fellows due to inadequate training opportunities. In 2023, the American Society of Nephrology (ASN) launched the Home Dialysis Virtual Longitudinal Education Program with Home Dialysis University (HDU) to increase exposure for fellows through virtual case-based discussions. We aimed to understand the impact of this program. Methods: We evaluated the ASN-HDU program using mixed-methods. We sampled participants from (1) fellows who attended HDU and the ASN virtual program (ASN-HDU), and (2) fellows who only attended HDU from Aug-Sep 2023. We sent a survey in Sep 2023 to assess baseline comfort in home dialysis. Results of the survey were used to design the interview guide for qualitative thematic analysis. We used a constant comparative method to identify themes that described the participant’s experiences with home dialysis and the impact of the ASN-HDU program. Results: Survey response rates were 65.5% (19/29) and 50% (33/66) in the ASN-HDU arm and HDU arm, respectively. Participants felt comfortable with management of peritoneal dialysis but not home HD (Fig 1). We completed 10 semi-structured interviews between Dec 2023 – Mar 2024, with 5 participants from the ASN-HDU arm and 5 from the HDU arm. Three themes emerged: (1) HDU complements fellowship training by filling in gaps in home dialysis knowledge, (2) the ASN virtual program provides an opportunity for longitudinal exposure to topics learned during HDU, which helps retain knowledge and incorporate learning into practice, and (3) all participants voiced desire for more exposure to home dialysis including in-person training, and expansion of the ASN-HDU program. Conclusion: Baseline survey results suggest a lack of comfort in home HD. ASN-HDU trainees felt the program addresses training gaps in home dialysis and provides an opportunity to retain knowledge. Results from a follow-up survey, sent May 2024, will be available at Kidney Week to evaluate changes in comfort levels among ASN-HDU fellows. Funding: Other U.S. Government Support
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».