Reproductive Health and CKD: A Cross-Sectional Survey of Patient Knowledge and Educational Needs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Female reproductive health is affected by kidney disease, but is often not addressed in nephrology care. Our objective was to better understand patient educational needs on this topic to better facilitate family planning care for people with CKD. Methods: We conducted an online survey of people with CKD assigned female sex at birth, aged 18-45, in English. Survey topics included current knowledge satisfaction, self-ranked education needs, communication preferences, health history, and demographics. Univariate(UV) and multivariable(MV) logistic regression were used to determine associations between individual patient characteristics and overall knowledge satisfaction. Results: 209 surveys were completed; 77% of participants self-identified as white, 11% Black, 4% Asian; 11% Hispanic. 23% had limited health literacy. Many were dissatisfied with their knowledge of contraception and pregnancy outcomes with CKD (49% and 36%, respectively). Pregnancy planning was associated with lower knowledge satisfaction and glomerular disease with higher knowledge satisfaction. However, after adjustment in MV analysis only health literacy was significantly associated with knowledge satisfaction (β -0.5, 95% CI -0.9 to -0.02) (Table 1). Understanding CKD impact on fetal development and menstruation, and kidney function changes after pregnancy were topics ranked as high priority by participants. The majority were open to receiving a recommendation about contraception (76%; n=159/209) or pregnancy timing (77%; n=161/209) from their nephrologist. Conclusion: These findings suggest priority topics that should be included in family planning during CKD care. Patients are open to receiving this advice in nephrology clinics. Findings also reinforce the need for education tools to address family planning for all patients, including those with limited health literacy. Funding: NIDDK Support UV and MV associations of patient characteristics with knowledge satisfaction about reproductive health and CKD - Patient characteristics Estimated univariate effect 95% CI P Estimated adjusted effect* 95% CI Adjusted P Multigravid vs nulligravid 0.2 -0.1 – 0.5 0.17 0.04 -0.4 – 0.4 0.86 Planning a pregnancy vs not or unsure -0.4 -0.7 - -0.1 0.009 -0.3 -0.7 – 0.1 0.19 Stage 1-2 vs stage 3-5 CKD 0.2 -0.04 – 0.5 0.10 0.2 -0.2 – 0.5 0.37 Glomerular disease vs not glomerular disease etiology 0.3 0.01 – 0.5 0.043 0.3 -0.1 – 0.6 0.12 Additional year of age 0.02 -0.002 – 0.03 0.087 0.002 -0.03 – 0.03 0.90 Assistance with reading hospital materials (ever vs never) -0.2 -0.6 – 0.1 0.16 -0.5 -0.9 - -0.02 0.043 *Adjusted model included race, ethnicity, educational attainment, and income
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».