The impact of quality of life measured by WHOQOL-BREF on mortality in maintenance hemodialysis patients: a single center retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGRUOUND: Several previous studies have reported that quality of life (QoL) in hemodialysis patients affects mortality. However, the 36-item Short Form Health Survey, which has been used mainly in previous studies, is complicated in terms of questionnaire composition and interpretation. This study aimed to identify the impact of QoL on mortality in hemodialysis patients using an easier and simpler diagnostic tool. METHODS: This retrospective study included 160 hemodialysis patients. QoL was evaluated using the World Health Organization Quality of Life Questionnaire-Brief version (WHOQOL-BREF). Psychosocial factors were evaluated using the Hospital Anxiety and Depression Scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support, Montreal Cognitive Assessment, and Pittsburgh Sleep Quality Index. We also evaluated medical factors, such as dialysis adequacy and laboratory results. RESULTS: The mean hemodialysis vintage was 70.7±38.0 months. The proportion of patients who were elderly was higher in the mortality group than in the surviving group, and the Charlson Comorbidity Index score was also higher in the former group. Of the four domains of the WHOQOL-BREF, the physical health and psychological scores of the mortality group were significantly lower than those of the survival group. When the score in the physical health domain or psychological domain was ≤10, the 10-year mortality rate after hemodialysis initiation increased by approximately 2.3- and 2-fold, respectively. CONCLUSION: QoL may have a significant effect on mortality in patients undergoing hemodialysis. The WHOQOL-BREF is an instrument that can measure QoL relatively easily and can be used to improve the long-term prognosis of patients undergoing hemodialysis.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».