Prevalence and Predictors of Patient-Reported Long-term Mental and Physical Health After Donation in the Adult-to-Adult Living-Donor Liver Transplantation Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prospective and longitudinal studies have examined liver donors' medical outcomes beyond the first 1 to 2 years postdonation. There is no analogous longitudinal evidence on long-term psychosocial outcomes, including patient-reported clinically significant mental health problems and perceptions of physical well-being. We examined prevalence, descriptive characteristics, and predictors of diagnosable mental health conditions and self-reported physical health problems, including fatigue and pain, in the long-term years after liver donation. METHODS: Donors from 9 centers who initially completed telephone interviews at 3 to 10 years postdonation (mean, 5.8 years; SD, 1.9) were reinterviewed annually for 2 years using validated measures. Outcomes were examined descriptively. Repeated-measures regression analyses evaluated potential predictors and correlates of outcomes. RESULTS: Of 517 donors initially interviewed (66% of those eligible), 424 (82%) were reassessed at least once. Prevalence rates of major depression and clinically significant pain were similar to general population norms; average fatigue levels were better than norms. All prevalence rates showed little temporal change. Anxiety and alcohol use disorder rates exceeded normative rates at 1 or more assessments. Longer postdonation hospitalization, female sex, higher body mass index, concerns about donation-related health effects, and burdensome donation-related financial costs were associated with increased risk for most outcomes (P's < 0.05). Men were at higher risk for alcohol use disorder (P < 0.001). CONCLUSIONS: Anxiety and alcohol use disorders were more common than would be expected; they may warrant increased research attention and clinical surveillance. Surveillance for long-term problems in the areas assessed may be optimized by targeting donors at higher risk based on identified predictors and correlates.
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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 ».