Analysis of Sleep Quality Categories and Associated Factors in Patients on Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Latent profile analysis is a statistical method for identifying potential groups or profiles and categorizing individuals accordingly. In psychology and social sciences, it is frequently employed to explore the latent group structure in data, aiding researchers in comprehending disparities and similarities among different groups. This study utilized latent profile analysis to explore the potential categories of sleep quality in patients on hemodialysis and analyze the factors associated with each category. METHODS: Convenience sampling was used to select 268 patients who received maintenance hemodialysis treatment at China-Japan Friendship Hospital from July 2023 to June 2024. This study was a cross-sectional survey, and data were collected using a general information survey, the Pittsburgh Sleep Quality Index, Frailty Screening Scale, and Fatigue Scale-14. Different sleep types were identified in patients on hemodialysis using latent profile analysis, and the factors affecting sleep quality in each type were analyzed. FINDINGS: The study included 154 males and 114 females, with a mean age of 61.07 ± 13.72 years and a median dialysis duration of 4.00 (2.00, 9.00) years. Latent profile analysis identified four sleep quality categories among patients on hemodialysis: good sleep quality (35.30%), insufficient sleep time with high medication use (13.80%), good sleep time with high medication use (4.50%), and insufficient sleep time with low medication use (46.40%). Sex, age, employment status, ultrafiltration volume, frailty screening scale, and fatigue rate-14 were compared among the different categories, revealing significant differences (p < 0.05). DISCUSSION: Latent profile analysis identified four sleep quality categories among patients undergoing hemodialysis, with factors, such as age, dialysis duration, and the presence of frailty influencing sleep quality differently. Future efforts should focus on this population by providing targeted health counseling and psychological support tailored to the characteristics of each sleep category to address their sleep issues and improve their quality of life.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».