SP707CROSS-SECTIONAL VALIDITY OF EDMONTON SYMPTOM ASSESSMENT SYSTEM IN KIDNEY TRANSPLANT RECIPIENTS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Improvements have been observed in long term survival of KTRs over the last two decades so HRQL has become an important measure of outcome. Although the most commonly used HRQL instruments in KTRs have items pertaining to physical and psychological symptoms, they do not directly assess patient self-report of troublesome symptoms. Edmonton Symptom Assessment System(ESAS)is a pragmatic patient-centred symptom assessment tool used for measuring physical and psychological symptom distress, validated in dialysis patient. Aims of study are to test the screening capabilities of ESAS for ICD-10 psychiatric diagnoses evaluated with MINI International Neuropsychiatric Interview 6.0(MINI6.0) and investigate optimal cut-off points for ESAS single and global items for detecting ICD-10 psychiatric diagnoses in KTRs. METHODS: KTRs, followed up in a single nephrology Unit, were evaluated. Each patient was individually administered MINI6.0. ESAS was given as self-report instruments to be filled in and was used to examine the severity of physical and psychological symptoms on a 0 to 10 scale. Emotional distress item(DT) was added as optional tenth psychological symptom. Physical distress sub-score(ESAS-PHYS), psychological distress sub-score(ESAS-PSY) and global distress score(ESAS-TOT)were given by summing up scores of six physical symptoms, four psychological symptoms and all single ESAS symptoms, respectively. Routine biochemistry, socio-demographic and clinical data were collected. Receiving Operating Characteristic (ROC) analysis was used to examine the ability of ESAS single item, ESAS-TOT, ESAS-PSY and ESAS-PHYS, to detect psychiatric cases defined by using MINI6.0. Combined sensitivities and specificities were visualized in ROC curve. RESULTS: Data pertaining to 134 out of 143 consecutive outpatients were collected. 67.2% were men and the mean age was 54.6 years (SD = 12.0). Higher scores on the ESAS symptoms (except shortness of breath), ESAS-TOT, ESAS-PHYS and ESAS-PSY sub-scores were found among ICD-10 cases than ICD-10 no-cases(Table1). Area under the ROC curve for DT item, ESAS-TOT, ESAS-PHYS and ESAS-PSY was 0,77, 0.89, 0.73 and 0.85, respectively(Figure 1). DT, ESAS-TOT and ESAS-PSY optimal cut-off points were ≥ 3(sensitivity 0.74, specificity 0.73), ≥20(sensitivity 0.85, specificity 0.74)and ≥ 12(sensitivity 0.85, specificity 0.80),respectively. Only 4 patients with an ICD-10 diagnosis did not exceed ESAS-TOT and ESAS-PSY cut-offs. CONCLUSIONS: This study reported, for the first time, the optimal screening capabilities(80%)of ESAS to identify ICD-10 cases evaluated with MINI as well as ESAS-PSY, ESAS-TOT and DT item cut-off points to detect ICD-10 psychiatric diagnoses in KTRs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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) | 0,003 | 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 ».