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Enregistrement W4316669088 · doi:10.3389/fneph.2022.1058765

Frailty and the psychosocial components of the edmonton frail scale are most associated with patient experience in older kidney transplant candidates – a secondary analysis within the kidney transplantation in older people (KTOP) study

2023· article· en· W4316669088 sur OpenAlexaboutno aff
Amarpreet K. Thind, Shuli Levy, David Wellsted, Michelle Willicombe, Edwina A. Brown

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College LondonKidney Research UKNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésPsychosocialMedicineQuality of life (healthcare)Kidney transplantationTransplantationGeriatric Depression ScaleGerontologyPhysical therapyDepression (economics)Kidney diseaseInternal medicineAnxietyPsychiatryDepressive symptomsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older people with end-stage kidney disease (ESKD) are vulnerable to frailty, which impacts on clinical and experiential outcomes. With kidney transplantation in older people increasing, a better understanding of patient experiences is necessary for guiding decision making. The Kidney Transplantation in Older People (KTOP):impact of frailty on outcomes study aims to explore this. We present a secondary analysis of the Edmonton Frail Scale (EFS) and its relationship with patient experience scores. Methods: The KTOP study is a single centre, prospective study, which began in October 2019. All ESKD patients aged ≥60 considered for transplantation at Imperial College Renal and Transplant Centre were eligible. Frailty was assessed using the EFS and 5 questionnaires assessed patient experience and quality of life (QoL) (Short Form-12(v2), Palliative Care Outcome Scale-Symptoms Renal, Depression Patient Health Questionnaire-9, Illness Intrusiveness Ratings Scale, Renal Treatment Satisfaction Questionnaire). The EFS was divided into 4 subdomains (psychosocial, physical function, medical status, and general health) and then compared with the questionnaire scores. Results: 210 patients have been recruited (aged 60-78), 186 of whom completed EFS assessments. 118 (63.4%) participants were not frail, 36 (19.4%) vulnerable, and 32 (17.2%) were frail. Worse frailty scores were associated with poorer patient experience and QoL scores across all questionnaires. Severe deficits in the EFS psychosocial subdomain showed a statistically significant association with higher depression screen scores (coefficient 4.9, 95% CI 3.22 to 6.59), lower physical (coefficient -4.35, 95% CI -7.59 to -1.12) and mental function scores (coefficient -8.33, 95% CI -11.77 to -4.88) from the Short Form-12(v2), and lower renal treatment satisfaction scores (coefficient -5.54, 95% CI -10.70 to -0.37). Deficits in the physical function and medical status EFS subdomians showed some association with patient experience scores. Conclusion: In the KTOP study cohort at recruitment vulnerable and frail candidates reported worse QoL and patient experiences. Severe deficits in the psychosocial subdomains of the EFS showed a strong association with patient experience and QoL, whilst physical function and medical status deficits showed a lesser association. This has highlighted specific EFS domains that may be suitable for targeted interventions to improve experiences and optimise outcomes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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