Clinical Features and Severity of Nonspecific Symptoms in Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Nonspecific symptoms are common in dialysis patients but few methods are available to measure their severity and their response to alteration in dialysis therapy. To determine the clinical features and measure the severity of the most important symptoms in end-stage renal disease (ESRD) patients, 97 dialysis patients were interviewed, 63 of whom were reinterviewed 1 year later. For comparison 82 transplant recipients were also interviewed. The six most important symptoms in dialysis patients (using the product of the patient's perception of severity and prevalence) were tiredness, cramps, pruritus, dyspnea, headaches and joint pain. The symptoms were long-standing, occurred frequently, with little difference in prevalence between hemo- and peritoneal dialysis patients, and were often unrelated to a hemodialysis session. For each symptom, several dimensions of severity were assessed including frequency, duration, effect on sleep, daily living, activity, subjective quality of life and necessity for drug therapy. Often these dimensions did not correlate with patient's perception of severity. For each symptom these items were combined to give an aggregate score with a range 0-10. Interobserver reproducibility for each symptom score was greater than or equal to 0.7 but intraobserver reproducibility was poor for 3 symptoms, because of the fluctuating nature of the symptoms. Construct validity was demonstrated by finding a significantly worse distribution of aggregate scores for tiredness, cramps, pruritus, dyspnea and nausea/vomiting in dialysis compared to transplant patients. Aggregate scores changed little after 1 year's follow-up in stable dialysis patients but significant improvement in the aggregate scores for tiredness, dyspnea and nausea/vomiting were observed in 14 patients after successful transplantation.(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».