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Enregistrement W2935845119 · doi:10.1186/s12882-019-1304-3

Patient-reported advantages and disadvantages of peritoneal dialysis: results from the PDOPPS

2019· article· en· W2935845119 sur OpenAlex
Nidhi Sukul, Junhui Zhao, Douglas S. Fuller, Angelo Karaboyas, Brian Bieber, James A. Sloand, Lalita Subramanian, David W. Johnson, Matthew J. Oliver, Kriang Tungsanga, Tadashi Tomo, Rachael L. Morton, Hal Morgenstern, Bruce Robinson, Jeffrey Perl

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean Renal Association-European Dialysis and Transplant AssociationNational Science and Technology Development AgencyKyowa Hakko KirinInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthKidney Research UKNational Institute for Health and Care ResearchNational Research Council of ThailandKing Chulalongkorn Memorial HospitalPatient-Centered Outcomes Research InstituteChulalongkorn UniversityBaxter InternationalNational Health and Medical Research CouncilBaxter Healthcare CorporationFresenius Medical Care North AmericaAstraZenecaCancer Care OntarioNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAmgen
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisHazard ratioLogistic regressionCohortQuality of life (healthcare)Proportional hazards modelInternal medicineConfidence intervalOrdered logitDepression (economics)HemodialysisDisadvantageDialysisNephrologyPerceptionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-reported measures are increasingly recognized as important predictors of clinical outcomes in peritoneal dialysis (PD). We sought to understand associations between patient-reported perceptions of the advantages and disadvantages of PD and clinical outcomes. METHODS: In this cohort study, 2760 PD patients in the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS) completed a questionnaire on their PD experience, between 2014 and 2017. In this questionnaire, PDOPPS patients rated 17 aspects of their PD experience on a 5-category ordinal scale, with responses scored from - 2 (major disadvantage) to + 2 (major advantage). An advantage/disadvantage score (ADS) was computed for each patient by averaging their response scores. The ADS, along with each of these 17 aspects, were used as exposures. Outcomes included mortality, transition to hemodialysis (HD), patient-reported quality of life (QOL), and depression. Cox regression was used to estimate associations between ADS and mortality, transition to HD, and a composite of the two. Logistic regression with generalized estimating equations was used to estimate cross-sectional associations of ADS with QOL and depression. RESULTS: While 7% of PD patients had an ADS < 0 (negative perception of PD), 59% had an ADS between 0 and < 1 (positive perception), and 34% had an ADS ≥1 (very positive perception). Minimal association was observed between mortality and the ADS. Compared with a very positive perception, patients with a negative perception had a higher transition rate to HD (hazard ratio [HR] = 1.67; 95% confidence interval [CI]: 1.21, 2.30). Among individual items, "space taken up by PD supplies" was commonly rated as a disadvantage and had the strongest association with transition to HD (HR = 1.28; 95% CI 1.07, 1.53). Lower ADS was strongly associated with worse QOL rating and greater depressive symptoms. CONCLUSIONS: Although patients reported a generally favorable perception of PD, patient-reported disadvantages were associated with transition to HD, lower QOL, and depression. Strategies addressing these disadvantages, in particular reducing solution storage space, may improve patient outcomes and the experience of PD.

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.

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)0,000
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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