Perspectives of Patients and Care Partners on Prognostic Discussions in CKD: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence and prevalence of chronic kidney disease (CKD) is expected to rise over the next decade. Adults with severe CKD must navigate difficult decisions related to kidney replacement therapy and the competing risk of death without kidney failure. In this qualitative study, we sought to explore the experiences of patients with CKD and their care partners related to discussions about kidney failure risks and mortality, and to elicit their preferences for discussing and using prognostic information. Methods: We purposively sampled patients with non-dialysis-dependent CKD (eGFR <30 mL/min/1.73m2) followed in multi-disciplinary CKD clinics and their care partners in Alberta, Canada. We conducted online or telephone-based, semi-structured interviews that centered around eliciting personal experiences and responses to clinical vignettes that included risk estimates for kidney failure and mortality. Interviews were audio recorded and transcribed verbatim. Data were coded iteratively and in duplicate and analyzed through reflexive thematic analysis. Results: We conducted interviews with 22 patients and 7 care partners. Participants emphasized the quality of communication and interactions with their healthcare team as the greatest influences on their prognostic understanding. Participants’ experiences and preferences related to prognostic discussions are elaborated across the following themes: 1) Alignment of discussion context with informational readiness (appropriate timing, setting, roles), 2) Level of directness in conveying individual risk (sensitivity, frankness, professional obligation), 3) Quality of personal and therapeutic relationships impacting preferences (reliance on trust and support structures), and 4) Perceived value and applicability of prognostic information (personalized information, utility in care planning). Conclusion: The perceived quality of prognostic discussions among patients with CKD and their care partners was influenced by contextual factors, individual preferences, and communication styles. Strategies tailored to individuals’ readiness and the collaborative CKD care setting may improve understanding of clinical outcomes of severe CKD and use of prognostic information in treatment planning.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».