Weight Management Experiences Among People With CKD: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is a chronic disease which directly contributes to the onset and progression of chronic kidney disease (CKD). For patients with advanced CKD (CKD G4-5D), kidney transplantation is the optimal treatment to improve morbidity and quality of life. However, obesity is a barrier to transplantation, due to an associated risk of postoperative complications and decreased graft survival. Objective: We sought to understand patient experiences with weight management and CKD to inform future studies in this area. Design: Descriptive qualitative study. Setting: London, Ontario, Canada. Participants: Individuals with CKD G4-5D and experiences with obesity and weight management. Methods: We interviewed 12 participants with CKD G4-5ND, using thematic analysis and a phenomenological framework. We explored their beliefs, experiences, and expectations of weight loss management. An inductive, open coding technique was used to generate themes that informed our understanding of their shared experiences. Results: We identified 6 themes from our data: strengths and gaps in healthcare support, influence of social circles and systems, past experiences with weight loss, limitations of current health status, knowledge and motivation around weight management, and personal autonomy in treatment choices. Limitations: Small homogenous population limits generalizability, self-report of weight loss attempts without numerical data. Conclusions: Our study emphasizes opportunities for healthcare providers to identify and address potential unmet needs in weight management, while also guiding patient-centered conversations on this topic.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».