Effectiveness of Dialysis Transition Unit to Improve Patients' Decision-Making and Self-Management Skills
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dialysis initiation is a stressful time for people living with kidney failure. As a quality improvement initiative, we created a dialysis transition unit (DTU) in Calgary, Alberta with the goal of providing person-focused dialysis care for patients starting hemodialysis. Objectives:To compare patient’s perception of participation in self-management and receipt of dialysis transition/chronic care counseling using PACIC-20, (Patient Assessment of Chronic Illness Care) between patients starting hemodialysis in the DTU and in a traditional facility-based HD unit (HDU). Methods: PACIC-20, anxiety (GAD-7) and depression (PHQ-9) scores were captured prospectively (June 1, 2021-June 30, 2022) on patients starting hemodialysis on the DTU and the HDU at dialysis initiation and two weeks later. Our primary outcome of interest was between-group differences in PACIC-20 scores at 2 weeks after dialysis initiation. Secondary outcomes included between-group differences in PACIC-20 subcategories and between-group differences for the change in patient-reported outcome measures of GAD-7 and PHQ-9 at 2 weeks. Results: A total of 26 DTU and 26 HDU participants completed data collection (mean age 62.6 ± 17.7 years; 42.3% females). The PACIC-20 scores at two weeks were similar (DTU 3.60 ± 0.6 and HDU 3.26 ± 0.95, P = 0.21). All PACIC-20 subcategories were similar between groups except for problem solving, which trended higher in DTU (4.09 ± 0.9 vs 3.39± 1.36, p=0.06). The subcategory, patient activation was associated with improved anxiety in DTU (p= 0.02) but not HDU (p= 0.35). The between-group difference was significant for PHQ-9 for DTU (p= 0.007) but non-significant for GAD-7 (p=0.05). Conclusion: While we did not find a significant difference in the overall patient perception of self management (PACIC-20) when transitioning to a specialized DTU (vs HDU), we did find improved problem-solving scores and lower depression scores for DTU. Further research on the role of a DTU to optimize patient care is needed.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».