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Enregistrement W1770502569 · doi:10.1111/hdi.12317

Depressive symptom severity, contributing factors, and self‐management among chronic dialysis patients

2015· article· en· W1770502569 sur OpenAlexvenueno aff
Mi‐Kyung Song, Sandra E. Ward, Gerald A. Hladik, Jessica C. Bridgman, Constance A. Gilet

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineSuicidal ideationDialysisDepression (economics)Quality of life (healthcare)HemodialysisObservational studyDepressive symptomsCenter for Epidemiologic Studies Depression ScalePsychiatryInternal medicineEmergency medicineInjury preventionPoison controlAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the high prevalence of depressive symptoms in patients receiving chronic dialysis, there has been inadequate attention to patient-related barriers to management of depressive symptoms, such as factors identified by these patients as contributing to their symptoms, and how they responded to the symptoms. Participants (N = 210) in an ongoing longitudinal observational study of multidimensional quality of life in patients receiving chronic dialysis completed a battery of measures monthly for 12 months. For each patient at each measurement point, an event report was generated if he or she scored outside of the normal range on the depressive symptom scale (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale-Short Form [CESD-SF] ≥10) or expressed suicidal ideation. Of the 210 participants, 100 (47.6%) had a CESD-SF score ≥10 at least once resulting in 290 event reports. Of these 100 participants, 15 (15%) had also reported suicidal ideation in addition to having depressive symptoms. The most frequently stated contributing factors included "managing comorbid conditions and complications" (56 event reports, 19.3%), "being on dialysis" (50, 17.2%), "family or other personal issues" (37, 12.8%), and "financial difficulties" (31, 10.7%). On 11 event reports (3.8%) participants had been unaware of their depressive symptoms. On 119 event reports (41%) participants reported that they discussed these symptoms with their dialysis care providers or primary care providers, while on 171 event reports (59%) symptoms were not discussed with their health-care providers. The prevalence of depressive symptoms is high and many patients lack knowledge about effective self-management strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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