Association between changes in quality of life and mortality in hemodialysis patients: results from the DOPPS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cross-sectional health-related quality of life (HR-QOL) measures are associated with mortality in hemodialysis (HD) patients. The impact of changes in HR-QOL on outcomes remains unclear. We describe the association of prior changes in HR-QOL with subsequent mortality among HD patients. Methods: A total of 13 784 patients in the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study had more than one measurement of HR-QOL. The impact of changes between two measurements of the physical (PCS) and mental (MCS) component summary scores of the SF-12 on mortality was estimated with Cox regression. Results: Mean age was 62 years (standard deviation: 14 years); 59% were male and 32% diabetic. Median time between HR-QOL measurements was 12 months [interquartile range (IQR): 11, 14]. Median initial PCS and MCS scores were 37.5 (IQR: 29.4, 46.2) and 46.4 (IQR: 37.2, 54.9); median changes in PCS and MCS scores were -0.2 (IQR: -5.5, 4.7) and -0.1 (IQR: -6.8, 5.9), respectively. The adjusted hazard ratio (HR) for a 5-point decline in HR-QOL score was 1.09 [95% confidence interval (CI): 1.06-1.12] for PCS and 1.05 (95% CI: 1.03-1.08) for MCS. Adjusting for the second QOL score, the change was not associated with mortality: HR = 1.01 (95% CI: 0.98-1.05) for delta PCS and 1.01 (95% CI: 0.98-1.03) for delta MCS. Categorizing the first and second scores as predictors, only the second PCS or MCS score was associated with mortality. Conclusions: In our study, only the most recent HR-QOL score was associated with mortality. Hence, the predictive power of a measurement of HR-QOL is not affected by changes in HR-QOL prior to that measurement; more frequent HR-QOL measurements are needed to improve the prediction of outcomes in HD. Further studies are needed to determine the optimal frequency and appropriate instrument to be used for serial measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».