Factors Influencing Recruitment, Retention, and Adherence Rates in Exercise Interventions in ESKD: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Rational & Objective: Majority of people with end-stage kidney disease (ESKD) are sedentary, which increases risk for decreased quality and quantity of life. Development of exercise programs with characteristics that address individual preferences may increase interest in participating and completing exercise programs. We evaluated which exercise intervention characteristics affect exercise program recruitment, adherence, and completion in people with ESKD receiving dialysis. Study Design: Scoping review of randomized controlled trials (RCTs) with searching of Medline, Embase, Cochrane, and CINAHL databases through May 12, 2023. Setting & Study Populations: Adults with ESKD receiving dialysis. Selection Criteria: RCTs with exercise interventions of ≥12 weeks that included more than 10 people with ESKD receiving dialysis in each study arm. Data Extraction: One individual extracted data and the second author checked for accuracy. Analytical Approach: Data were synthesized qualitatively. Associations between intervention characteristics and recruitment, retention and adherence rates were assessed through one-way analysis of variance tests. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias 1.0 tool. Results: Of 7,396 studies identified, 55 studies with 3,269 trial participants were included. The majority of participants were male (63.2%) and treated with hemodialysis (89.1%). Mean age was 56 ± 11.5 years. Average recruitment, retention and adherence rates were 77.4%, 81.2%, and 76.0%, respectively. Only 27% of studies reported adherence rates. No significant associations were found between intervention characteristics (ie, exercise type, duration, frequency, setting, and supervision) and recruitment, adherence, and retention rates. Limitations: Data were limited by small sample size, suboptimal risk of bias, selective recruiting methods, and variability in definitions of adherence rates. Conclusion: Average recruitment, retention, and adherence rates in exercise interventions for patients receiving dialysis were high although less than 1 in 4 studies reported adherence rates. These results call for standardized reporting of recruitment, retention, and adherence rates in exercise interventions.
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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 | 0,045 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».