How Dialysis Patients Live: A Study on Their Depression and Associated Factors in Southern Italy
Notice bibliographique
Résumé
Depression is an independent risk factor of poor outcomes for Chronic Kidney Disease (CKD) patients. Perceived social support and alexithymia are psychosocial variables identified by previous studies as predictive of depression in normal controls and CKD patients. Repetitively thinking and socially sharing emotional experiences have been investigated in association with depression in normal populations. Our cross-sectional study aimed to assess the effects of perceived social support, alexithymia, mental rumination, and social sharing on depression in CKD patients and controls. 103 CKD patients (age = 61.9 ± 7.2, 54 men) and 101 controls (age = 64.51 ± 6.56; 47 men) completed a questionnaire of 5 sections: Pluridimensional Inventory for Haemodialysis Patients (IPPE), Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS), Geriatric Depression Scale (GDS), Toronto Alexihymia Scale (TAS-20), Social Sharing and Mental Rumination. Multiple regression analysis models with dummy variables assessed the effects of IPPE, MSPSS, TAS-20, Social Sharing, and Mental Rumination on GDS across the subgroups of participants. SPSS software was used. Depression levels resulted higher for patients than controls, especially in patients dialyzed for less than 4 years. The effects of perceived social support and alexithymia differed with respect to the subsamples. Rumination was positively associated with depression in normal controls, but negatively related with depression in patients dialyzed for 4+ years. The study confirmed high levels of depression in CKD patients. Depression was influenced by perceive social support, alexithymia, and the cognitive elaboration of emotional troubles associated with the disease. Rumination appeared as a dysfunctional consequence of emotions for normal controls, but had an adaptive function for patients dialyzed for 4+ years
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».