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Enregistrement W4407908363 · doi:10.1111/hdi.13214

The Impact of Medication Regimen Complexity on Patient‐Related and Clinical Outcomes in Patients Undergoing Hemodialysis

2025· article· en· W4407908363 sur OpenAlexvenueno aff
Jia Goh, Wubshet Tesfaye, Connie Van, Kamal Sud, Shrey Seth, Surjit Tarafdar, Ronald L. Castelino

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRegimenHemodialysisMedical recordQuality of life (healthcare)Internal medicineDialysisRetrospective cohort studyPhysical therapyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is limited data on medication regimen complexity on outcomes in patients with kidney failure receiving hemodialysis (HD) in different settings. This study aims to quantify medication regimen complexity and assess its impact on patient-related and clinical outcomes in facility-based and home-based HD-treated patients. METHODS: This study targeted patients undergoing HD at a large metropolitan dialysis center in Australia. Baseline data and hospitalizations were recorded through a retrospective audit of electronic medical records, while other outcome data were collected prospectively. Medication regimen complexity was assessed using the 65-item Medication Regimen Complexity Index (MRCI). Medication adherence was evaluated with the 4-item Morisky-Green-Levine Scale (MGLS), whereby participants were deemed not adherent if they responded "yes" to any of the questions. EQ-5D-5L and EQ VAS scores were used to assess health-related quality of life (HRQoL) with higher scores indicating better health. FINDINGS: Of 174 eligible adults, 145 (80 facility-based and 65 home HDs) patients participated. Participants of both facility-based and home HD were predominantly men (65% and 75.4%, respectively) with a mean age of 62 ± 13 years and 56 ± 12 years, respectively. Home HD participants had a higher median MRCI than those on facility-based HD [26.0 (IQR 20.6-33.0) vs. 20.8 (IQR 13.6-28.4), respectively; p = 0.005]. While there was no significant difference in the non-adherence rate, home HD participants had higher scores for both EQ-5D-5L [0.917 (IQR 0.745-0.984) vs. 0.798 (IQR 0.302-0.956), respectively; p = 0.006] and EQ VAS [60 (IQR 50-75) vs. 50 (IQR 40-70), respectively; p = 0.034]. Home HD participants also had a fewer number of hospitalizations in the prior (1 year 0 (IQR 0-1) vs. 1 (IQR 0-1), respectively; p = 0.042). DISCUSSION: The higher complexity of the medication regimen for home HD compared to facility-based HD participants may be due to the shift in dose administration responsibility of several parenteral medications. Despite the higher complexity, home HD patients had better outcomes, including HRQoL and hospitalizations compared to facility-based HD patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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