SP623ASSOCIATIONS OF COPING STRATEGIES WITH QUALITY OF LIFE, DEPRESSION AND MORTALITY AMONG HEMODIALYSIS PATIENTS IN THE DIALYSIS OUTCOMES AND PRACTICE PATTERNS STUDY (DOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Little is known about how different strategies used by hemodialysis (HD) patients to cope with their disease might affect their health status. Our objective was to estimate the effects of 4 coping strategies on quality of life (QoL) and mortality. We hypothesized that active engagement coping would lead to better patient outcomes than would avoidance or disengagement. METHODS: Coping strategies were reported by 2,339 HD patients from the US, UK, Australia/New Zealand, Canada, Germany and Sweden in DOPPS 4 (2009-11), using the Coping Strategies Inventory-Short Form (CSI-SF) previously validated for HD patients in these countries. The CSI-SF contains 4 subscales: problem-focused engagement & disengagement (PFE & PFD); and emotion-focused engagement & disengagement (EFE & EFD). Cox or linear regression were used to estimate the associations of each coping strategy (by quartile) with all-cause mortality during follow-up and 6 cross-sectional patient-reported outcomes (3 KDQoL kidney-disease measures with higher scores reflecting less impact on patients’ lives (Effects, Burdens, Symptoms); 2 SF-12 scores (MCS, PCS) reflecting better functional status; and a CES-D score reflecting more depression symptoms), adjusting for age, sex, vintage, BMI, catheter use, 13 comorbidities, and country. RESULTS: PFE was positively associated with less kidney-disease burden and effect scores and better mental and physical function scores, and it was inversely associated with depression symptoms. EFE was not associated with any QoL outcomes (Figure 1). In contrast, disengagement strategies (PFD & EFD) were inversely associated with the kidney-disease and functional-status scores, and they were positively associated with depression symptoms. Compared to patients in the lowest PFE quartile (Q1), the hazard ratio for mortality (95% CI) was 0.73 (0.55, 0.98) for patients in Q2, 0.67 (0.49,0.93) for patients in Q3, and 0.74 (0.53, 1.03) for patients in Q4. Little association was seen between EFE, PFD, or EFD coping with mortality. SP623 Figure
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».