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Enregistrement W6907990678 · doi:10.25384/sage.c.6325024

Dietary Patterns and Perceptions in Older Adults With Chronic Kidney Disease in the Canadian Frailty Observation and Interventions Trial (CanFIT): A Mixed-Methods Study

2022· other· en· W6907990678 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionKidney diseaseFocus groupIntervention (counseling)Qualitative researchQuality of life (healthcare)DiseasePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:People living with chronic kidney disease (CKD) have identified diet as an important aspect of their life and care. Understanding current consumption patterns in this population, and how they relate to patient perspectives of dietary recommendations, may help identify and design potential dietary intervention strategies in CKD.Objective:To investigate the dietary intake patterns of people with advanced-stage CKD, as well as subjective perspectives regarding dietary recommendations from participants and their caregivers.Design:Mixed-methods study with a sequential explanatory design.Setting:Manitoba, Canada.Participants:Individuals with late-stage CKD (CKD stages G4-G5, including dialysis) participating in the Canadian Frailty Observation and Interventions Trial (CanFIT).Methods:First, quantitative data were collected via a cross-sectional dietary assessment, using three 24-hour dietary recalls, a 36-question short diet questionnaire (SDQ), and a Nutrition Quality of Life (NQoL) tool (n = 59). Second, qualitative data were collected during 2 focus groups (<i>n</i><sub>1</sub> = 12 and <i>n</i><sub>2</sub> = 7) held with a subsample of individuals who had completed the dietary surveys, along with their caregivers. Focus groups explored topics related to diet and CKD; transcribed data were analyzed thematically. In the interpretation stage, the qualitative findings were combined with the quantitative results to help explain the latter and reach a deeper understanding of the subjective experiences of adults with CKD.Results:Quantitatively, nearly all (48/51; 94%) participants (mean age 70.8 ± 10.8 years) reported energy intakes below recommendations and most (86%) did not achieve recommended fiber intake. In addition, 15/21 (71%) of patients on dialysis had low protein intake. Qualitatively, 2 themes were identified: (1) Lacking/Needing dietary guidance—incomplete “information overload,” and (2) Experiencing difficulty in adapting to restrictions. Within the former theme, participants spoke of getting too much information at once, often at the wrong time. Within the latter theme, participants spoke of a loss of appetite, and cheating on their dietary recommendations.Limitations:Potential recall bias recalling dietary patterns, small sample size limiting generalizability, self-selection bias.Conclusion:Despite the reported lifestyle changes made by individuals with CKD, which negatively impacted their lives, many had suboptimal nutrition, especially in terms of energy and fiber. In addition, those on dialysis were not eating enough protein, which could be due to changing dietary recommendations as CKD progresses. Qualitative findings provided additional insight into how requisite CKD-dietary changes were perceived and how participants coped with these changes. The timing and delivery of the dietary education within CKD care in Manitoba may not be working for people with CKD as they progress through the disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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