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Enregistrement W3111909594 · doi:10.3390/transplantology1020012

Psychosocial Dimensions in Hemodialysis Patients on Kidney Transplant Waiting List: Preliminary Data

2020· article· en· W3111909594 sur OpenAlexaboutno aff
Yuri Battaglia, Luigi Zerbinati, Elena Martino, Giulia Piazza, Sara Massarenti, Alda Storari, Luigi Grassi

Notice bibliographique

RevueTransplantology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological Complications and Syndromes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialIrritabilityIntensive care medicinePsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the donation rate for deceased and living kidneys has been increasing, the donor organ availability meets only the 30% of kidney needs in Italy. Consequently, hemodialysis patients stay for a long time, an average of 3.2 years, on a waiting list for a kidney transplant with consequent relevant psychological distress or even full-fledged psychiatric disorders, as diagnosed with traditional psychiatric nosological systems. Recent studies report, however, a higher prevalence of other psychosocial syndromes, as diagnosed by using the Diagnostic Criteria for Psychosomatic Research (DCPR) in medically ill and kidney transplant patients. Nevertheless, no data regarding DCPR prevalence are available in patients waitlisted for a renal transplant (WKTs). Thus, the primary aim of this study was to identify sub-threshold or undetected syndromes by using the DCPR and, secondly, to analyze its relationship with physical and psychological symptoms and daily-life problems in WKTs. A total of 30 consecutive WKTs were assessed using the DCPR Interview and the MINI International Neuropsychiatric Interview 6.0. The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) and the Canadian Problem Checklist were used to assess physical and psychological distress symptoms and daily-life problems. A total of 60% of patients met the criteria for at least one DCPR diagnosis; of them, 20% received one DCPR diagnosis (DCPR = 1), and 40% more than one (DCPR > 1), especially the irritability cluster (46.7%), Abnormal Illness Behavior (AIB) cluster (23.3%) and somatization cluster (23.3%). Fifteen patients met the criteria for an ICD diagnosis. Among patients without an ICD-10 diagnosis, 77.8% had at least one DCPR syndrome (p < 0.05). Higher scores on ESAS symptoms (i.e., tiredness, nausea, depression, anxiety, feeling of a lack of well-being and distress), ESAS-Physical, ESAS-Psychological, and ESAS-Total were found among DCPR cases than DCPR non-cases. In conclusion, a high prevalence of DCPR diagnoses was found in WKTs, including those who resulted to be ICD-10 non-cases. The joint use of DCPR and other screening tools (e.g., ESAS) should be evaluated in future research as part of a correct psychosocial assessment of WKTs.

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 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,528

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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