Patient, clinician, and researcher prioritization of postoperative outcomes for people living with kidney failure: a modified Delphi process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with lived and living experience (PWLLE) of kidney failure have significantly high rates of surgery and postoperative complications. Despite these risks, there is lack of consensus on the most important postoperative outcomes for clinical care and research focused on this population. This study aimed to identify and compare the postoperative outcome priorities of PWLLE with those of clinicians/researchers. METHODS: We recruited PWLLE of kidney failure, clinicians and researchers from across Canada to complete a modified Delphi survey over three rounds between April and June 2024. Participants ranked 100 perioperative outcomes derived from literature, participant suggestions, and expert recommendations. Outcomes were evaluated for consensus using a 9-point Likert scale with predefined consensus criteria. Items not meeting consensus were either dropped or reconsidered in subsequent rounds. Median rankings of prioritized topics were compared between participant groups. RESULTS: Of 116 initial respondents, 91 consented to participate, with 64 (70%) completing all three rounds. Participants included 52 clinicians/researchers and 39 PWLLE. The top five prioritized postoperative outcomes were postoperative death within 30 days, intraoperative death, postoperative kidney allograft loss, septic shock, and 1-year postoperative mortality. Cardiovascular complications, dialysis dependency in individuals not requiring dialysis preoperatively, and risk of sepsis were also highly ranked. No significant differences were found in the top 10 priorities across participant groups (p > 0.05). CONCLUSION: We identified key postoperative outcomes for people with kidney failure undergoing surgery. This work will inform future research on perioperative care and the development of postoperative risk prediction tools for PWLLE of kidney failure. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».