Pain, Sleep Disturbance, and Quality of Life in Patients with Chronic Kidney Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Few studies have assessed sleep disturbances or perception of pain in patients with early-stage chronic kidney disease. It was hypothesized that perception of pain and sleep disturbance would increase with chronic kidney disease stage, that pain and sleep disturbance would correlate with psychosocial variables, and that there would be a higher prevalence of pain and sleep disturbances in patients with chronic kidney disease compared with general medical patients. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: A total of 92 predialysis patients with chronic kidney disease and 61 general medical outpatients were evaluated using the Beck Depression Inventory, Illness Effects Questionnaire, Multidimensional Scale of Perceived Social Support, Satisfaction with Life Scale, Karnofsky Scale, Pittsburgh Sleep Questionnaire, and McGill Pain questionnaire. RESULTS: With the exception of expected differences in serum creatinine, estimated GFR, Karnofsky score, albumin, and hemoglobin, there were no significant differences between groups. A total of 69% of patients with chronic kidney disease experienced pain; 55.2% had disordered sleep. Pain was associated with quality-of-life indicators, including depression, burden of illness, and life satisfaction. Disordered sleep correlated with depression, illness burden, social support, and pain frequency. There were no differences in perception of pain or sleep disturbance between patients with chronic kidney disease and control patients. CONCLUSIONS: Pain is common in patients with early-stage chronic kidney disease and is associated with patients' perception of lower quality of life. The prevalence of pain, sleep disturbance, and abnormal psychologic status of patients with chronic kidney disease may be similar to outpatients with other chronic medical illnesses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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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 découle