Patient Perspectives on Incremental Peritoneal Dialysis: A National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Incremental peritoneal dialysis (PD) may improve quality of life, reduce therapy burden and ease transition to PD. Incremental approaches for automated PD (APD) include: less than 7 days a week, carrying no daytime dwell, reduced dwell volumes or less time on the cycler. For CAPD, decreasing the exchange frequency or reducing dwell volumes are also strategies. We sought to understand patient preferences for various strategies via the dissemination of a national survey to individuals on PD. Methods: A pilot tested, anonymous, voluntary survey was administered in Aug-Sep 2023. The American Kidney Fund (AKF) distributed the survey via an online link to those receiving charitable assistance from AKF, social media platform, and AKF’s monthly newsletter. The survey was for those over 18 years, on PD now or in the past year, and the goal was “to learn about ways that PD can help patients have a good quality of life”. Descriptive results were analyzed. Results: Of the 564 respondents, 9.6% were aged 18- 39 years, 75.9% between 40-69 years and 23.8% over 70 years with 59.1% females, 62.5% Caucasian, and 15.5% identifying as black. PD was initiated <1 year in 35.1% of patients. Within 6 months of PD-start, 70.6% of patients reported performing PD treatment 7 days a week. Patients ranked various initial preferred PD prescriptions between 1-4, with 1 as most important as shown in figure 1. Less days of PD treatment per week consistently emerged with the highest priority rankings (ranging from 48- 61.2%) among those receiving APD versus reducing to a single daily dwell for CAPD (42.7%). Conclusion: Patients value less days of PD treatment per week or a single daily exchange over other approaches to incremental PD. Days off from PD as a strategy is currently underutilized in most patients at time of PD initiation. Further research should evaluate the safety and feasibility of providing these prescription variations in select incident individuals.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».