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Enregistrement W2305651842 · doi:10.1016/j.jiph.2016.02.008

Assessment of health-related quality of life of patients with inflammatory bowel diseases in Eastern Province, Saudi Arabia

2016· article· en· W2305651842 sur OpenAlexfundno aff
Azza El. Mahalli, Hana Alharthi

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection and Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)DiseaseInflammatory bowel diseasePsychological interventionInternal medicineSocial supportCross-sectional studyPhysical therapyPsychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease patients have impaired quality of life with physical, social and emotional dysfunction. This project aimed to assess the effects of socio-demographic and clinical variables on quality of life and to identify its predictors. In a cross-sectional paper-based study, 50 consecutive non-selected patients attending the teaching hospital completed a disease-specific McMaster quality of life tool. Socio-demographic and clinical data were collected from patients' records. The t-test and Mann-Whitney test were used to determine the probability of significant differences between quality of life domains and independent variables. Multiple linear regression was used to determine quality of life predictors. Younger and highly educated patients had higher social scores. Those with shorter disease durations had higher systemic scores. Patients in remission had higher systemic, social, bowel and overall scores. Relapse was a significant predictor of decreased systemic, social, bowel and overall scores. Long disease duration was a significant predictor of decreased systemic and overall scores. Younger age at disease onset was a significant predictor of decreased emotional score. However, high education was a significant predictor of improved social score. Relapse, long disease duration, low education and young age at disease onset were associated with low quality of life. Prospective studies should investigate how interventions addressing these predictors may lead to improved quality of life.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 enseignants0,273 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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