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Enregistrement W2003657467 · doi:10.1159/000185911

Clinical and Psychological Correlates of Somatic Symptoms in Patients on Dialysis

2008· article· en· W2003657467 sur OpenAlexaff
Brendan J. Barrett, H Vavasour, Alison Major, Patrick S. Parfrey

Notice bibliographique

Revue˜The œNephron journals/Nephron journals · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNauseaAffect (linguistics)DialysisSleep disorderQuality of life (healthcare)Internal medicineJoint painDepression (economics)Peritoneal dialysisLogistic regressionPhysical therapyInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Somatic symptoms are common in patients on dialysis. Their causes are largely unknown and their therapy is unsatisfactory. To examine the relationship of psychological and clinical factors to these symptoms, 191 interviews were done in patients on hemo- and peritoneal dialysis. The severity of 8 somatic symptoms (tiredness, sleep disturbance, cramps, pruritus, headache, nausea, dyspnea, joint pain) of importance in dialysis patients was measured using previously validated scales. Indices of affect and quality of life were obtained, as was demographic, clinical and laboratory information. The severity of each symptom was significantly related to the indices of affect and quality of life. Using multiple logistic regression, poor affect score was the strongest correlate of each of the following somatic symptoms, tiredness, pruritus, sleep disturbance and cramps. It was ahead of any clinical or demographic variable and was also significantly correlated with the severity of the other symptoms. Indices of hyperparathyroidism were significantly associated with headache, joint pain, dyspnea and nausea. We conclude that the strongest correlate of common somatic symptoms in dialysis patients is affect disturbance, and that therapy aimed at improving the affect may improve the symptoms.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations79
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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