Influence of Selected Biomarkers on Stress and Alexithymia in Patients Under Hemodialysis Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemodialysis treatment and the high stress brought about by the treatment are the circumstances which set the background for alexithymia. Alexithymic feelings basically emerge as restriction in the world of emotion and thought, and the inability to recognize physiological changes. Biomarkers that are indicators of physical change are influential in the stress lives of individuals. This research was carried out to discover the relationships between, and to determine the influence of urea, creatinine, sodium, potassium, hemoglobin, hematocrit, albumin, calcium, phosphorus and C-reactive protein biomarkers on stress and alexithymia in individuals, who are diagnosed with chronic renal failure and receive hemodialysis treatment. METHODS: The research environment was formed of patients who underwent hemodialysis treatment in a hospital in Turkey. The subject group was comprised of 72 individuals. Demographic data form, biomarker list form, Hemodialysis Stressor Scale and Toronto Alexithymia Scale were used in the research. RESULTS: < 0.05). CONCLUSION: It was concluded that stress and alexithymic feelings were high in patients who received hemodialysis treatment, and that there is a relationship between C-reactive protein, creatinine, sodium, hemoglobin, hematocrit, potassium from the biomarkers and the scales and scale sub-dimensions. It is necessary to increase the awareness of nurses on the importance of the skills to communicate with individuals who have to cope with stress, manage emotions, and have high stress and emotional deprivation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».