Exploring Haemodialysis Nurses' Perceptions on Kidney Replacement Therapy Modality Education: A Framework Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many people with kidney failure start and remain on in-centre haemodialysis treatment despite evidence of improved outcomes with home dialysis. To make an informed modality decision patients must receive frequent, high-quality modality education. This education is inconsistent in the in-centre haemodialysis setting, where patients spend the most time with nurses while receiving haemodialysis treatments. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine in-centre haemodialysis nurses' perceptions around modality education for patients receiving in-centre haemodialysis using the COM-B model of behaviour change. DESIGN: We used framework analysis as a research method, applying the COM-B model as a theoretical framework to understand nurses' perceptions of modality education. PARTICIPANTS: We interviewed 13 in-centre haemodialysis nurses in a single province in Canada. APPROACH: We completed semi-structured interviews via Zoom, which ranged from 30 to 60 min. FINDINGS: Participants reported knowledge deficits, lack of experience or exposure to other dialysis modalities, and lack of resources to support modality education practices. In-centre haemodialysis nurses reported some factors that enhanced modality education, including strong nurse-patient therapeutic relationships and previous experience in other dialysis modalities. CONCLUSIONS: Nurses could have a role in modality education but had different views on what this role should be. Nurses faced barriers in modality education such as knowledge deficits, a lack of experience with home modalities, and limited patient teaching resources. Factors that favoured modality education were strong nurse-patient relationships and previous experience with other modalities.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».