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Enregistrement W2977316266 · doi:10.1111/hdi.12782

Association between patient psychosocial characteristics and receipt of in‐center nocturnal hemodialysis among prevalent dialysis patients

2019· article· en· W2977316266 sur OpenAlexvenueno aff
Adam S. Wilk, Zhaoli Tang, Courtney Hoge, Laura Plantinga, Janice P. Lea

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialHemodialysisDialysisAmbulatoryLogistic regressionHome hemodialysisEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Compared to traditional in-center hemodialysis (HD), in-center nocturnal dialysis (INHD) is characterized by longer sessions and nighttime administration, which may lead to better outcomes for some patients. Given the importance of patient choice in the decision to initiate INHD, we explored associations between patients' psychosocial characteristics and their receipt of INHD. METHODS: Among hemodialysis patients at a medium-sized dialysis organization, we identified INHD patients as those for whom ≥80% of dialysis sessions were INHD sessions-starting at 6:30 pm or later and lasting ≥5 hours-over the 3 months (≥20 sessions total) after their first INHD session. We extracted dialysis session data from electronic medical records and psychosocial data from social worker assessments. We tested associations of patients' psychosocial characteristics-as well as demographic and clinical characteristics-with INHD receipt among all hemodialysis patients (INHD and HD) in bivariate analyses and multivariable logistic regression models. FINDINGS: Among 759 patients with complete data, we identified 47 (6.2%) as INHD patients. On average, these patients were more likely than HD patients to be employed (full-time 10.6% vs. 5.2%; part-time 17.0% vs. 4.2%; P < 0.001), and they were significantly less likely to require ambulatory assistance (14.9% vs. 39.6%, P < 0.001). In multivariable regressions, we found that part-time employment (versus being unemployed) was associated with a 7.1 percentage-point higher likelihood of being an INHD patient (P = 0.01), and the negative association with ambulatory assistance needs approached statistical significance (P = 0.056). No other psychosocial factors included in this main regression analysis were statistically significantly associated with INHD patient status. DISCUSSION: Researchers comparing the outcomes of patients undergoing INHD versus other treatment modalities will need to account for differences in employment status-and other factors like requiring ambulatory assistance and age which may predict the ability to work-between INHD users and comparison patients to avoid bias in estimates.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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