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Enregistrement W1972668358 · doi:10.1111/j.1399-0012.2005.00478.x

Impact of stress, distress and feelings of indebtedness on adherence to immunosuppressants following kidney transplantation

2006· article· en· W1972668358 sur OpenAlexafffund
Marie Achille, Amélie Ouellette, Stéphanie Fournier, Mélanie Vachon, Marie‐Josée Hébert

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMedicineDistressFeelingKidney transplantationTransplantationIntensive care medicineInternal medicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to ensure transplantation's long-term success, transplant recipients need to comply with a strict regimen of immunosuppressant medication on a daily basis for the rest of their lives. Nonadherence is one of the major causes of organ rejection. Because compliance is voluntary, it is likely to be influenced by an individual's beliefs and feelings. This study examined the impact on compliance of the following factors: (1) transplant-related stress; (2) general perceived stress; (3) psychosocial distress and (4) feelings of indebtedness and guilt towards the donor. Fifty kidney recipients (34 men, 16 women) filled out self-report questionnaires. The results indicate that 46% acknowledged sub-optimal compliance in the last month; patients more often reported not taking the medication exactly as prescribed than forgetting to take it. The results also suggest that psychological distress and general perceived stress affect compliance negatively, whereas feelings of indebtedness improve it. These results have implications for the understanding and management of compliance following organ transplantation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations90
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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