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Enregistrement W3014371212 · doi:10.3390/jcm9040995

Screening Performance of Edmonton Symptom Assessment System in Kidney Transplant Recipients

2020· article· en· W3014371212 sur OpenAlexaboutno aff
Yuri Battaglia, Luigi Zerbinati, Giulia Piazza, Elena Martino, Michele Provenzano, Pasquale Esposito, Sara Massarenti, Michele Andreucci, Alda Storari, Luigi Grassi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialChecklistMedical diagnosisPopulationComorbidityDistressCohortKidney transplantPhysical therapyPsychiatryClinical psychologyKidney transplantationInternal medicineTransplantationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An average prevalence of 35% for psychiatric comorbidity has been reported in kidney transplant recipients (KTRs) and an even higher prevalence of other psychosocial syndromes, as defined by the Diagnostic Criteria for Psychosomatic Research (DCPR), has also been found in this population. Consequently, an easy, simple, rapid psychiatric tool is needed to measure physical and psychological symptoms of distress in KTRs. Recently, the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), a pragmatic patient-centred symptom assessment tool, was validated in a single cohort of KTRs. The aims of this study were: to test the screening performances of ESAS for the International Classification of Diseases-10th Revision (ICD-10) psychiatric diagnoses in KTRs; to investigate the optimal cut-off points for ESAS physical, psychological and global subscales in detecting ICD-10 psychiatric diagnoses; and to compare ESAS scores among KTR with ICD-10 diagnosis and DCPR diagnosis. 134 KTRs were evaluated and administered the MINI International Neuropsychiatric Interview 6.0 and the DCPR Interview. The ESAS and Canadian Problem Checklist (CPC) were given as self-report instruments to be filled in and were used to examine the severity of physical and psychological symptoms and daily-life problems. The physical distress sub-score (ESAS-PHYS), psychological distress sub-score (ESAS-PSY) and global distress score (ESAS-TOT) were obtained by summing up scores of six physical symptoms, four psychological symptoms and all single ESAS symptoms, respectively. Routine biochemistry, immunosuppressive agents, socio-demographic and clinical data were collected. Receiving Operating Characteristic (ROC) analysis was used to examine the ability of the ESAS emotional distress (DT) item, ESAS-TOT, ESAS-PSY and ESAS-PHYS, to detect psychiatric cases defined by using MINI6.0. The area under the ROC curve for ESAS-TOT, ESAS-PHYS, ESAS-PSY and DT item were 0.85, 0.73, 0.89, and 0.77, respectively. The DT item, ESAS-TOT and ESAS-PSY optimal cut-off points were ≥4 (sensitivity 0.74, specificity 0.73), ≥20 (sensitivity 0.85, specificity 0.74) and ≥12 (sensitivity 0.85, specificity 0.80), respectively. No valid ESAS-PHYS cut-off was found (sensitivity <0.7, specificity <0.7). Thirty-nine (84.8%) KTRs with ICD-10 diagnosis did exceed both ESAS-TOT and ESAS-PSY cut-offs. Higher scores on the ESAS symptoms (except shortness of breath and lack of appetite) and on the CPC problems were found for ICD-10 cases and DCRP cases than for ICD-10 no-cases and DCPR no-cases. This study shows that ESAS had an optimal screening performance (84.8%) to identify ICD-10 psychiatric diagnosis, evaluated with MINI; furthermore, ESAS-TOT and ESAS-PSY cut-off points could provide a guide for clinical symptom management in KTRs.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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