The impact of the Starting dialysis on Time, At home on the Right Therapy (START) project on the use of peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background:Peritoneal dialysis (PD) is actively promoted, but increasing PD utilisation is difficult. The objective of this study was to determine if the Starting dialysis on Time, At Home, on the Right Therapy (START) project was associated with an increase in the proportion of dialysis patients receiving PD within 6 months of starting therapy.Methods:Consecutive patients over age 18, with end-stage kidney failure, who started dialysis between 1 April 2015 and 31 March 2018 in the province of Alberta, Canada. Programmes were provided with high-quality data about the individual steps in the process of care that drive PD utilisation that were used to identify problem areas, design and implement interventions to address them, and then evaluate whether those interventions had impact. The primary outcome was the proportion of patients receiving PD within 6 months of starting dialysis. Secondary outcomes included hospitalisation, death or probability of transfer to haemodialysis (HD). Interrupted time series methodology was used to evaluate the impact of the quality improvement initiative on the primary and secondary outcomes.Results:A total of 1962 patients started dialysis during the study period. Twenty-seven per cent of incident patients received PD at baseline, and there was a 5.4% (95% confidence interval: 1.5–9.2) increase in the use of PD in the province immediately after implementation. There were no changes in the rates of hospitalisation, death or probability of transfer to HD after the introduction of START.Conclusions:The approach used in the START project was associated with an increase in the use of PD in a setting with high baseline utilisation.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».