The incidence of pain and its association with quality of life in patients with peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The aims of this study were to investigate the incidence of pain in peritoneal dialysis (PD) patients and to analyze the correlation between pain and quality of life.Methods PD patients who followed up in our PD center from March 2016 to December 2017 were included. The Short-Form McGill Pain Questionnaire was used to assess pain status. Depression status, sleep quality, quality of life and clinical data were also collected.Results A total of 463 PD patients were included, of whom 153 patients (33.1%) with pain. The main cause of pain was calcium and phosphorus metabolism disorder (51.6%). About 101 patients (66.0%) had multiple sites of pain, and 28 patients (18.3%) with pain were treated with analgesic drugs. Binary Logistic regression analysis showed that older age (OR = 1.026; p = 0.032) and higher intact parathyroid hormone level (OR = 1.043; p = 0.040) were independent risk factors for pain in PD patients. Multivariate analysis showed that score of pain rating index was an independent risk factor for depressive symptoms (OR = 1.100; p = 0.015), the score of Pittsburgh sleep quality index (B = 0.005; p = 0.044) and the score of physical component scale (B= −0.727; p = 0.016) in PD patients.Conclusions The incidence of pain in PD patients was 33.1%. Older age and higher intact parathyroid hormone level were independent risk factors for pain. Pain was independently associated with depressive symptoms, sleep quality and quality of life in PD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».