Person-Centered Integrated Care for Mild to Moderate CKD and Multimorbidity: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is increasing in prevalence and most patients with this condition also experience multimorbidity, defined as two or more co-existing chronic health conditions, with recent reviews suggesting this includes up to 99% of CKD patients. Care and management for these patients is complex and multifaceted. Person-centered integrated care (PC-IC) is an ideal approach to support this population, but evidence for developing and implementing PC-IC strategies for patients with mild to moderate CKD is currently lacking. Methods: We conducted this review in accordance with the JBI methodology for scoping reviews and used the PRISMA-ScR. We searched for publications and grey literature that discuss the care of adult patients with mild to moderate chronic kidney disease experiencing multimorbidity, who may be the beneficiaries of PC-IC strategies. The Rainbow Model of Integrated Care is a framework for different levels of integrated care interventions, including macro- (system), meso- (organizational and professional), and micro-levels (clinical), all of which were considered in this review. Results: Our search of published works collected 31812 entries. From this, 721 papers progressed to full text screening. We included 136 for data extraction which is ongoing. Our grey literature search yielded one paper. General themes for integrated care strategies implemented that were revealed in our search include: - Collaborative care between nephrology and other medical specialities - Collaborative care between nephrology and other allied healthcare professions - Pharmacist initiated medication education and titration - Health knowledge education interventions delivered by nurses - Self-management education - Streamlined referrals between nephrology and primary care - Electronic health record applications - “Tele-nephrology” Conclusion: Our diverse research team is in the process of completing data extraction with the goal of better understanding the breadth of evidence that exists for PC-IC in multi-morbid patients with CKD. With this information, we hope to create well developed, and patient centered models of care for this increasingly complex and diverse population. Funding: Government Support – Non-U.S.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».