Depression and Advance Care Planning Among Japanese Patients Undergoing Hemodialysis: Japanese Dialysis Outcomes and Practice Pattern Study (J-DOPPS)
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Advance care planning (ACP) is crucial in end-of-life care. Data on ACP discussion among patients with end-stage kidney disease are limited. One study has suggested that depressive symptoms increase ACP discussion. Study Design: This study aimed to analyze the association between depression and ACP discussion in patients undergoing hemodialysis. Setting & Population: This used data from the Japan Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study. Predictor: Both cross-sectional and longitudinal associations between depressive symptoms and ACP discussion were examined. Outcomes: Depressive symptoms were defined as a score of ≥10 points on the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression scale. ACP discussion was defined as discussing ACP with health care providers and family members. Analytical Approach: Generalized estimating equations and generalized linear models based on Poisson distribution and log-link function were used to estimate prevalence (PR) and incidence proportion ratios (IPRs) using robust standard errors, respectively. Results: Data in 2016 and 2017 included 2,443 patients for the cross-sectional analysis and 870 for the longitudinal analysis. ACP discussion was 26% in 2016 and 28% in 2017, with depressive symptoms rates of 45% and 47%, respectively. The cross-sectional analysis indicated a positive association between depressive symptoms and ACP discussion (adjusted PR, 1.20; 95% confidence interval (CI), 1.05-1.37). Depressive symptoms were not significantly associated with ACP discussion in longitudinal analyses (adjusted IPR, 1.10; 95% CI 0.80-1.51). Limitations: Sample size, unadjusted confounding, and generalizability across cultural backgrounds. Conclusions: Our study showed an association between depressive symptoms and ACP in the cross-sectional analysis, but not longitudinally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».