Kidney Dyads: Caregiver Burden and Relationship Strain Among Partners of Dialysis and Transplant Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Caring for dialysis patients is difficult, and this burden often falls on a spouse or cohabiting partner (henceforth referred to as caregiver-partners). At the same time, these caregiver-partners often come forward as potential living kidney donors for their loved ones who are on dialysis (henceforth referred to as patient-partners). Caregiver-partners may experience tangible benefits to their well-being when their patient-partner undergoes transplantation, yet this is seldom formally considered when evaluating caregiver-partners as potential donors. Methods. To quantify these potential benefits, we surveyed caregiver-partners of dialysis patients and kidney transplant (KT) recipients (N = 99) at KT evaluation or post-KT. Using validated tools, we assessed relationship satisfaction and caregiver burden before or after their patient-partner’s dialysis initiation and before or after their patient-partner’s KT. Results. Caregiver-partners reported increases in specific measures of caregiver burden ( P = 0.03) and stress ( P = 0.01) and decreases in social life ( P = 0.02) and sexual relations ( P < 0.01) after their patient-partner initiated dialysis. However, after their patient-partner underwent KT, caregiver-partners reported improvements in specific measures of caregiver burden ( P = 0.03), personal time ( P < 0.01), social life ( P = 0.01), stress ( P = 0.02), sexual relations ( P < 0.01), and overall quality of life ( P = 0.03). These improvements were of sufficient impact that caregiver-partners reported similar levels of caregiver burden after their patient-partner’s KT as before their patient-partner initiated dialysis ( P = 0.3). Conclusions. These benefits in caregiver burden and relationship quality support special consideration for spouses and partners in risk-assessment of potential kidney donors, particularly those with risk profiles slightly exceeding center thresholds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».