Assessing Social Difficulties in Patients Treated with Kidney Replacement Therapy (Dialysis or Kidney Transplant)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Social Difficulties Inventory (SDI) is used in the clinical management of patients with cancer in the UK. We examine the construct validity of the SDI in patients with kidney replacement therapy (KRT: dialysis or kidney transplant [KT]). Methods: This is a secondary analysis of data collected in multicenter, cross-sectional studies. Adults receiving KRT completed the SDI and other patient reported outcome measures. Clinical and sociodemographic characteristics were also collected. For SDI, the degree of difficulty is rated: no difficulty, a little, quite a bit or very much. 16 items form the SD16 and three subscales: “Everyday Living”, “Money Matters” and “Self and Others.” We used Cronbach's alpha to assess reliability. We assessed the correlation of SD16 and its subscales with variables that measure similar constructs. Further, we compared scores between groups that are expected to have different degree of difficulties. Results: 788 participants (mean[SD] age 57[15] years) completed the SDI. 61% of them were male and 58% were on dialysis. Internal consistency was good for all scales: α=0.87, 0.82, 0.75, 0.88, for “Everyday Living”, “Money Matters”, “Self and Others” subscales and the SD16, respectively. The “Everyday Living” subscale was moderately correlated depression (Rho=0.61, p<0.001) and physical functioning (Rho=0.72, p<0.001). The Self and Other” subscale was moderately correlated with depression (Rho=0.56, p<0.001). SD16 scores were higher for patients on dialysis vs KT (median[interquartile range - IQR] 7[3,13] vs 3[1,8]p<0.001). “Everyday Living” scores were higher in patients with Charlson Comorbidity Index of ≥4 ([3[0,6.5] vs 1[0,3.5]p<0.001). “Money Matters” scores were higher in individuals facing high vs low material deprivation (1[0,4] vs 0[0,3] p<0.008). “Self and Other” scores were higher in participants that are uncomfortable or reluctant in relationships vs those that find it easy (3[1,7] vs 1[0,3]p<0.002). Conclusions: These results suggests that the SD-16 and its subscales have good reliability and structural validity. Further research is required to explore the potential clinical benefits of using the SD16 in patients with kidney failure.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».