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Enregistrement W4397046278 · doi:10.1681/asn.20223311s1890b

Virtual Mindfulness-Based Intervention for Hemodialysis Patients During COVID-19 for Chronic Pain, Stress, Anxiety, and Depression

2022· article· en· W4397046278 sur OpenAlexaffabout
Mona Ben m’rad, Christina Rigas, Katie Bodenstein, Karin Cinalioglu, Maryse Gautier, Harmehr Sekhon, Soham Rej

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health CentreCégep Saint-Jean-sur-Richelieu
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessAnxietyDepression (economics)HemodialysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intervention (counseling)MedicineChronic painPhysical therapyClinical psychologyPsychologyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Up to 50% of hemodialysis (HD) patients experience stress, anxiety, depression and chronic pain. With COVID-19, these symptoms are often exacerbated, and healthcare services are harder to access due to distancing measures and staff shortages. Mindfulness-based interventions (MI) are effective in reducing these symptoms. As part of our institution's standard clinical practice, we offered a virtually-delivered adapted Mindfulness-Based Stress Reduction (MBSR) program to patients during their HD sessions given by an MBSR-certified psychologist. Case Description: A 35-year-old female, on HD since age 6, received five 20-40 minutes individual sessions of the virtual adapted MBSR program over 3 weeks. Perceived stress (Perceived Stress Scale), anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7), depression (Patient Health Questionnaire-9) and chronic pain (Questionnaire de Saint-Antoine which is a french adapted version of the McGill pain questionary) levels were measured prior to starting the program, and 2 weeks after the last session. Over 5 weeks, the patient's stress decreased by 1 point (PSS = 17; PSS = 16, both moderate), anxiety decreased by 50% (GAD-7 = 14, moderate; GAD-7 = 7, mild), depression decreased by 15 points (PHQ-9 = 15, moderately severe; PHQ-9 = 0, none/mild), and chronic pain decreased by 19 points (QDSA = 22, moderate; QDSA = 3, mild). The patient also reported successful withdrawal from her restless-legs syndrome and insomnia medications, due to the MBSR breathing techniques she learnt for pain-management and sleep. Using the same MBSR techniques, 18 months after the program, she reported continuing self-management of her insomnia, chronic pain, and restless-legs syndrome without medication and feeling capable of coping with new health challenges, managing difficult emotions, and being able to calm and detach herself from worries and negative self-talk. Discussion: This case illustrates that an adapted MI delivered during HD sessions: 1) may help in managing symptoms of chronic pain, sleep disorders, anxiety and depression, 2) can be delivered virtually, 3) may be a viable short-term and long-term non-pharmacological alternative to managing symptoms in HD patients, for which polypharmacy is a high safety concern.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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