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Enregistrement W4403365448 · doi:10.1177/09760016241286274

The Impact of Prophylaxis on the Quality of Life of Boys with Haemophilia—A Twin-centre Study from South India

2024· article· en· W4403365448 sur OpenAlexaboutno aff
V. Anurekha, M. Danishraja, Katari Sujitha, S. Shylaja, C. Rathinavel, B. Rameshbabu, K. S. Kumaravel, D. Sampathkumar

Notice bibliographique

RevueApollo Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHaemophiliaPediatricsQuality of life (healthcare)DemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Quality of life (QOL) of boys with haemophilia was severely affected due to many reasons like frequent hospital visits and joint stiffness. This study aims to analyse the impact of the prophylaxis programme on the QOL of haemophiliac boys. Methods: This is a twin-centre cross-sectional study that included all boys with haemophilia aged between 4 and 18 years and receiving prophylaxis. The Canadian Haemophilia Outcome – Kids Life Assessment Tool (CHO-KLAT) Version 3 was used to compare pre-prophylaxis scores with post-prophylaxis scores obtained after four months of prophylaxis. Results: The mean (standard deviation [SD]) age of the study participants was 10.66 (1.28) years. About 88% had haemophilia A and 66.66% had good adherence to prophylaxis. The mean pre-prophylaxis total score was 45.6 (4.9) and the mean post-prophylaxis total score was 64.3 (5.4). Significant improvement in total scores and domain scores was observed in the post-prophylaxis group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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