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Enregistrement W4417397542 · doi:10.1016/j.xkme.2025.101222

Reproductive Health Knowledge and Educational Priorities in Chronic Kidney Disease: A Cross-Sectional Survey of People With CKD

2025· article· en· W4417397542 sur OpenAlexaff
Kelcie K. Darpel, Julie Wright-Nunes, Sarah T. Hawley, Michelle Hladunewich, Claire Z. Kalpakjian, Corey Powell, Andrea L. Oliverio

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthNational Kidney Foundation
Mots-clésReproductive healthPregnancyKidney diseaseMEDLINEReproductive EndocrinologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective Female reproductive health is affected by kidney disease but is often not addressed in nephrology care. Our objective was to better understand patient education needs on this topic to facilitate reproductive health education and care in chronic kidney disease (CKD). Study Design A cross-sectional online survey. Setting & Participants Female assigned sex at birth, aged 18-45 years, within the United States, fluent in English, with CKD recruited from national kidney organizations, research consortiums, and an academic medical center. Outcomes Reproductive health knowledge satisfaction, education needs, and communication preferences and barriers. Exposures Gravidity, pregnancy planning, CKD stage, disease etiology, health literacy, and demographics. Analytic Approach Univariate and multivariable logistic regression were used to examine associations between patient characteristics, knowledge satisfaction, and education needs. Descriptive statistics were used to assess communication preferences and barriers. Results Two hundred and nine surveys were completed. In total, 77% of participants self-identified as White, 11% Black, 4% Asian, and 11% Hispanic. A total of 23% had limited health literacy. Individuals planning a pregnancy in the future had lower knowledge satisfaction in univariate analysis. After multivariable analysis, only health literacy was significantly associated with knowledge satisfaction ( β , −0.5; 95% CI, −0.9 to −0.02; P = 0.04). Understanding the impact of CKD on fetal development and menstruation, and kidney function changes after pregnancy were topics ranked as high priority by patients. Most wanted a nephrologist's recommendation about birth control (76%; n=159/209) and pregnancy timing (77%; n=161/209). Limitations The limitations include convenience sampling and generalizability because of the online delivery of the survey and overrepresentation of higher socioeconomic groups. Conclusions This study provides priority topics to include in pregnancy planning during CKD care. Patients want advice from their nephrologists. More tools are needed to support reproductive health education for people with CKD, starting by addressing the need for those with limited health literacy. Plain-language Summary Chronic kidney disease (CKD) presents reproductive health challenges that can affect both the mother and fetus. Our study surveyed 209 women with CKD to assess their current reproductive health knowledge satisfaction, educational needs, and communication preferences and barriers. Results revealed that women are not satisfied with their knowledge about the effects of CKD on reproductive health, especially for those planning pregnancies or with low health literacy. Opportunities for nephrologists to help counsel patients on reproductive health include the effect of CKD on fetal development and disease progression after pregnancy. Despite some communication barriers, patients are open to nephrologist recommendation on reproductive health. Educational tools and nephrologist-patient discussions could improve shared decision making and improve reproductive outcomes for CKD patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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