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Enregistrement W3217582274 · doi:10.31579/2640-1045/037

Education and Exercise on the Quality of Life among Adults with Chronic Renal Disease

2018· article· en· W3217582274 sur OpenAlexaff
Melba Sheila D’Souza, Eilean Rathinasamy Lazarus

Notice bibliographique

RevueEndocrinology and Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensAbbotsford Veterinary Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Kidney diseaseIntervention (counseling)Physical therapyDiseaseHemodialysisDialysisHealth educationChronic renal diseasePublic healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Evaluate the effectiveness of education and exercise on the quality of life among adults with chronic renal disease (CRD) on hemodialysis post-intervention (4 and 8 weeks). Methods: An evaluative true intervention approach was used. An ethical approval was obtained from the institutional ethics committee. A random sample of 150 patients (75 in intervention and 75 in control group) with CRD receiving dialysis was selected based on the inclusion criteria. The intervention group received interactive education and supervised exercises. RAND health-related kidney disease QOL (KDQOL) questionnaire was used. Results: Mean scores for the Kidney Disease and general QOL sub-scales among the intervention group were higher and statistically significant (p<0.01) compared to the control group. Conclusion: Education and exercise was shown to have a positive effect on the physical and mental health among the adults.

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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,209

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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