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Enregistrement W3135373258 · doi:10.1111/hdi.12913

Physical activity in hemodialysis patients on <scp>nondialysis</scp> and dialysis days: Prospective observational study

2021· article· en· W3135373258 sur OpenAlexvenueno aff
Rakesh Malhotra, Ujjala Kumar, Patricia Virgen, Bryan Magallon, Pranav S. Garimella, Tushar Chopra, Peter Kotanko, T. Alp İkizler, Danuta Trzebinska, Lisa Cadmus‐Bertram, Joachim H. Ix

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineHemodialysisDialysisPhysical therapyObservational studyProspective cohort studyKidney diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The physical decline in patients with end-stage kidney disease (ESKD) is associated with morbidity and mortality. Prior studies have attempted to promote physical activity at the time of dialysis; however, physical activity patterns on the nondialysis days are unknown. This study aimed to quantify physical activity on dialysis and nondialysis days in hemodialysis patients using a wearable actigraph. METHODS: In this prospective study, subjects receiving hemodialysis were recruited from two outpatient dialysis units in urban San Diego and rural Imperial County, CA, between March 2018 and April 2019. Key inclusion criteria included: (1) receiving thrice weekly hemodialysis for ≥3 months, (2) age ≥ 18 years, and (3) able to walk with or without assistive devices. All participants wore a Fitbit Charge 2 tracker for a minimum of 4 weeks. The primary outcome was the number of steps per day. Each participant completed the Physical Activity Questionnaire, the Patient Health Questionnaire (PHQ)-9, the PROMIS Short form Fatigue Questionnaire at baseline, and the Participant Technology Experience Questionnaire at day 7 after study enrolment. FINDINGS: Of the 52 recruited, 45 participants (urban = 25; rural = 20) completed the study. The mean age was 61 ± 15 years, 42% were women, 64% were Hispanic, and the mean dialysis vintage was 4.4 ± 3.0 years. For those with valid Fitbit data (defined as ≥10 hours of wear per day) for 28 days (n = 45), participants walked an average of 3688 steps per day, and 73% of participants were sedentary (<5000 steps/day). Participants aged >80 years were less active than younger (age < 65 years) participants (1232 vs. 4529 steps, P = 0.01). There were no statistical differences between the groups when stratified by gender (women vs. men [2817 vs. 4324 steps, respectively]), urbanicity (rural vs. urban dialysis unit [3141 vs. 4123 steps, respectively]), and dialysis/nondialysis day (3177 vs. 4133 steps, respectively). Due to the small sample size, we also calculated effect sizes. The effect size was medium for the gender differences (cohen's d = 0.57) and small to medium for urbanicity and dialysis/nondialysis day (d = 0.37 and d = 0.33, respectively). We found no association between physical activity and self-reported depression and fatigue scale. The majority of participants (62%, 28/45) found the Fitbit tracker easy to wear and comfortable. DISCUSSION: ESKD participants receiving hemodialysis are frequently sedentary, and differences appear more pronounced in older patients. These findings may assist in designing patient-centered interventions to increase physical activity among hemodialysis patients.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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