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Enregistrement W1925534738 · doi:10.1002/nur.21624

Symptom Distress Profiles in Hospitalized Patients in Sweden: A Cross‐Sectional Study

2014· article· en· W1925534738 sur OpenAlexaff
Ingela Henoch, Richard Sawatzky, Hanna Falk, Isabell Fridh, Eva Jakobsson Ung, Elisabeth Kenne Sarenmalm, Anneli Ozanne, Joakim Öhlén, Kristin Falk

Notice bibliographique

RevueResearch in Nursing & Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensTrinity Western UniversityProvidence Health CareCentre for Advancing Health OutcomesWestern University
Organismes subventionnairesHealth and Medical Care Committee of the Regional Executive Board, Region Västra Götaland
Mots-clésMedicineDistressCross-sectional studyMedical diagnosisLatent class modelPhysical therapyPsychiatryClinical psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symptom distress profiles of patients with a variety of diagnoses at two hospitals in Sweden were examined using a point-prevalence cross-sectional survey design. The sample included 710 patients present on internal medicine, surgery, geriatric, and oncology acute care hospital wards of each hospital on a single day. Symptom distress data were collected via structured interviews using a 0-10 numeric rating scale (NRS). Fatigue was the most prevalent symptom, experienced by 76.2% of the patients, followed by pain (65.2%) and sleeping difficulties (52.8%). Symptoms were fairly distressing (median NRS 5-6). Patients experiencing high distress from fatigue and pain were more likely to be female, living alone, and to have more symptoms. Latent class analysis revealed three symptom distress profiles that differed with respect to the degree of distress and number of symptoms. The profiles were not substantially differentiated by diagnoses. Symptom distress needs to be assessed and treated on an individual basis, rather than predicting distress levels based on diagnosis alone.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,413 · 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.

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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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