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Enregistrement W4412905249 · doi:10.4274/ejgg.galenos.2025.2023-10-1

Relationship Between Frailty and Quality of Life and Pain Levels in Older Patients Undergoing Hemodialysis

2025· article· en· W4412905249 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmet Ziya Şahin, Nurgül Özdemir, Şengül Kocamer Şahin, Çiğdem Özdemir

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Geriatrics and Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisQuality of life (healthcare)MedicinePhysical therapyGerontologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Frailty is associated with poorer outcomes in dialysis patients, including higher mortality.The purpose of this study was to investigate the connection between pain levels, frailty, and quality of life in older hemodialysis (HD) patients with chronic kidney disease (CKD). Materials and Methods:This cross-sectional study included 103 patients with CKD undergoing HD.Assessment tools included the Edmonton Frail Scale (EFS), the World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-BREF) assessment, and the Geriatric Pain Measure (GPM).Patients who scored <24 on the Standardized Mini-Mental test and >7 on the Hamilton Depression Rating Scale were excluded.Results: The patients' mean age was 68.9±2.4 years, with a male-to-female ratio of 54:49.Significant correlations were found between GPM and WHOQOL-BREF (p=0.01,r=-0.659),GPM and EFS (p=0.02,r=0.622), and EFS and WHOQOL-BREF (p=0.01,r=-0.475).In a generalized linear regression model adjusted for age, comorbid conditions, unemployment, body mass index and education level, GPM was associated with higher EFS scores (β=1.69±0.31,p<0.001) and lower WHOQOL-BREF scores (β=-0.456±0.059,p<0.001). Conclusion:In older patients receiving HD, pain appears to contribute to worsening frailty and reduced quality of life.Effective pain management should be considered to mitigate frailty in this population.

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)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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