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Enregistrement W4387339061 · doi:10.1186/s12891-023-06910-z

Symptom burden, fatigue, sleep quality and perceived social support in hemodialysis patients with musculoskeletal discomfort: a single center experience from Egypt

2023· article· en· W4387339061 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Kamal Nassar, Samar Tharwat, Sara M. Abdel-Gawad, Rabab Elrefaey, Alaa A. Elsawi, Abdelrahman Mohamed Elsayed, Eman Nagy, Shimaa Shabaka, Rasha Samir Shemies

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMansoura UniversityScience and Technology Development Fund
Mots-clésMedicinePittsburgh Sleep Quality IndexPhysical therapySocial supportMoodAnxietySleep disorderDepression (economics)Mood disordersUnivariate analysisInternal medicineMultivariate analysisSleep qualityInsomniaPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Musculoskeletal disorders (MSDs) are commonly encountered in hemodialysis (HD) patients. However, the causes linked to these disorders are still partially defined. The aim of this study was to determine the frequency of MSDs and their relationship to a variety of clinico-social characteristics such as sleep quality, mood disorders, fatigue, and social support, in addition to the patients' clinical and therapeutic profile. METHOD: The study included 94 patients on maintenance HD. Clinical and Sociodemographic data was gathered. To investigate the prevalence and trends of MSDs, the Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ-E) was employed. Patients completed the modified Edmonton Symptom Assessment System, Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20), and Perceived Social Support from Family Scales. Univariate and multivariate regression analysis were used to assess the determinants of MSDs. RESULTS: The patients' mean age was 49.73 and 59.6% were males. Seventy-two percent of patients were afflicted by MSDs. Knee pain (48.9%), low back pain (43.6%), shoulder pain (41.6%), hip/thigh pain (35.1%), and neck pains (35.1%) were the most reported MSD domains. Pain (p = 0.001), fatigue (p = 0.01), depression (p = 0.015), and anxiety (p = 0.003) scores were substantially higher in patients with MSDs. Furthermore, patients with MSDs engaged in less physical activity (p = 0.02) and perceived less social support (p = 0.029). Patients with MSDs had lower subjective sleep quality, daytime dysfunction domains, and global PSQI scores (p = 0.02, 0.031, 0.036, respectively). Female gender (p = 0.013), fatigue (p = 0.012), depression (p = 0.014), anxiety (p = 0.004), lower activity (p = 0.029), and PSQI score (0.027), use of erythropoiesis-stimulating agents (ESAs), antihypertensive drugs, calcium and Iron supplementation were all significantly associated with MSDs. At the multivariable regression model, administration of ESAs (p = 0.017) and pain score (p = 0.040) were the only independent variables associated with the outcome. CONCLUSION: MSDs are quite common among HD patients. Female gender, pain, fatigue, depression, anxiety, reduced activity, poor sleep quality, and use of ESAs are all significantly associated with MSDs in HD patients. Patients with MSD perceived less social support compared to the other group. Patients treated with antihypertensive drugs, calcium and iron supplements were more likely to suffer MSDs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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