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Enregistrement W3203166911 · doi:10.37551/s2254-28842021026

Síntomas asociados al sufrimiento en pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis

2021· article· es· W3203166911 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Ramírez-Rodríguez, Yadira Grau Valdés, Jorge A. Grau-Abalo

Notice bibliographique

RevueEnfermería Nefrológica · 2021
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Insufficiently controlled symptoms could be a determining factor or aggravation of suffering in patients undergoing hemodialysis. However, research about this topic is not enough. Objectives: This study aims to describe suffering according to severity of symptoms in patients with End-Stage Renal Disease undergoing hemodialysis. Materials and Method: The study is transversal, descriptive and observational with some tasks of correlation in a sample of 31 patients. The assessment tools were; the interview, the instrument to detect wellbeing/disturbance proposed by Bayés and collaborators and a series of subscales of the Edmonton Symptom Assessment Scale/ESAS to identify the intensity and frequency of symptoms that could be associated to suffering. Results: 87.1 % of the sample showed a low presence of symptoms with severe intensity associated to suffering in the last 24 hours, 77.4% showed low presence in the last week and 61.3 % showed a low presence in a period of one month. No significant association was found between the presence of symptoms with severe intensity associated to suffering in 24 hours. Conclusions: The majority of subjects were characterized by low presence of symptoms with severe intensity associated to that suffering. The magnitude of a set of symptoms did not result in an important factor associated to the suffering in these 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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