Predictors of quality of life in patients within the first year of commencing haemodialysis based on baseline data from the PIVOTAL trial and associations with the study outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impaired quality of life is common in patients with end-stage kidney disease. We report the baseline quality of life measures in participants from the PIVOTAL randomized controlled trial and the potential relationship with the primary outcome (all-cause mortality, myocardial infarction, stroke, and heart failure hospitalisation), and associations with key baseline characteristics. METHODS: This was a post hoc analysis of 2141 patients enrolled in the PIVOTAL trial. Quality of life was measured using EQ5D index, Visual Analogue Scale, and the KD-QoL [Physical Component Score and Mental Component Score]. RESULTS: Mean baseline EQ5D index and visual analogue scale scores were 0.68 and 60.7 and 33.7 (Physical Component Score) and 46.0 (Mental Component Score), respectively. Female sex, higher Body Mass Index, diabetes mellitus, history of myocardial infarction, stroke or heart failure were associated with significantly worse EQ5D index and visual analogue scale. Higher C-reactive protein levels and lower transferrin saturation were associated with worse quality of life. Haemoglobin was not an independent predictor of quality of life. A lower transferrin saturation was an independent predictor of worse physical component score. A higher C-reactive protein level was associated with most aspects of worse quality of life. Impaired functional status was associated with mortality. CONCLUSION: Quality of life was impaired in patients starting haemodialysis. A higher C-reactive protein level level was a consistent independent predictor of the majority of worse quality of life. Transferrin saturation ≤ 20% was associated with worse physical component score of quality of life. Baseline quality of life was predictive of all-cause mortality and the primary outcome measure. EUDRACT REGISTRATION NUMBER: 2013-002267-25.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».