Impact of the Kidney Score Platform on Communication About and Patients’ Engagement With Chronic Kidney Disease Health: Pre–Post Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) affects 14% of the US adult population, yet patient knowledge about kidney disease and engagement in their kidney health is low despite many CKD education programs, awareness campaigns, and clinical practice guidelines. Objective: We aimed to examine the impact of the Kidney Score Platform (a patient-facing, risk-based online tool that provides interactive health information tailored to an individual's CKD risk plus an accompanying clinician-facing Clinical Practice Toolkit) on individual engagement with CKD health and CKD communication between clinicians and patients. Methods: We conducted a pre-post intervention study in which English-speaking veterans at risk for CKD in two primary care settings interacted with the Kidney Score platform's educational modules and their primary care clinicians were encouraged to review the Clinical Practice Toolkit. The impact of the Kidney Score on the Patient Activation Measure (the primary outcome), knowledge about CKD, and communication with their clinician about kidney health was determined with paired t tests. Multivariable linear and logistic models were used to determine whether changes in outcomes after versus before intervention were influenced by age, race or ethnicity, sex, and diabetes status, accounting for baseline values. Results: The study population (n=76) had a mean (SD) age of 64.4 (8.2) years, 88% (67/76) was male, and 30.3% (23/76) self-identified as African-American. Approximately 93% (71/76) had hypertension, 36% (27/76) had diabetes, and 9.2% (7/76) had CKD according to the laboratory criteria but without an ICD-10 (International Classification of Diseases, 10th Edition) diagnosis. Patient interaction with the Kidney Score did not change the mean Patient Activation Measure (preintervention: 40.7%, postintervention: 40.2%, P=.23) but increased the mean CKD knowledge score (preintervention: 40.0%, postintervention 51.1%, P<.01), and changed the percentage of veterans who discussed CKD with their clinician (preintervention: 12.3%, postintervention: 31.5%, P<.01). Changes did not differ by age, sex, race, or diabetes status. Results were limited by the small sample size due to low recruitment and minimal clinician engagement with the Clinical Practice Toolkit during the COVID-19 pandemic. Conclusions: One-time web-based tailored education for patients can increase CKD knowledge and encourage conversations about kidney health. Increasing patient activation for CKD management may require multilevel, longitudinal interventions that facilitate ongoing conversations about kidney health between patients and clinician teams.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».