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Enregistrement W2032331817 · doi:10.1111/j.1542-4758.2006.00108.x

Quality of life in chronic hemodialysis patients in Russia

2006· article· en· W2032331817 sur OpenAlexvenueno aff
I. А. Vasilieva

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisNeuroticismDepression (economics)AnxietyPopulationQuality of life (healthcare)DialysisMental healthInternal medicineCross-sectional studyPhysical therapyPsychiatryPersonalityPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this cross-sectional study was to compare health-related quality of life (HRQOL) of Russian hemodialysis (HD) patients with the general population and international data, and to determine factors influencing HRQOL. One thousand forty-seven HD patients from 6 dialysis centers were studied (576 male, age 43.5 +/- 12.5 years, HD duration 55.0 +/- 47.2 months). Health-related quality of life was evaluated by SF-36. Self-appraisal Depression Scale (W. Zung), State-Trait Anxiety Inventory, and Level of Neurotic Asthenia Scale were used. Hemodialysis patients scored significantly lower than the general Russian population in the majority of SF-36 scales. The only exception was the Mental Health score, which was even better than the general population. The Mean physical component score (PCS) of HD patients was 36.9 +/- 9.7, and the mental component score was (MCS) 44.2 +/- 10.5. In multiple linear regression analysis, increasing age, HD duration, depression level and number of days of hospitalization in the past 6 months were significant independent predictors of low PCS along with a low level of serum albumin. Advancing age was also a predictive factor for low MCS along with increase of HD duration, depression level, trait anxiety, and level of asthenia. As far as we know, this is the first study to report on HRQOL of a large sample of Russian HD patients performed using SF-36. Compared with the general population, Russian HD patients had significantly lower scores on the majority of SF-36 scales, especially in the physical domain. The mean PCS and MCS were comparable with European data for HD patients. A number of demographic, clinical, and psychological variables affect HRQOL.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations57
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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