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Enregistrement W6893263655 · doi:10.5281/zenodo.15047752

Pain-related Factors in Hemodialysis Patients: Pain in Hemodialysis Patients

2024· article· en· W6893263655 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisAnalgesicDiabetes mellitusParathyroid hormoneSleep qualityQuality of life (healthcare)Pain assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pain is a prevalent issue among patients undergoing hemodialysis (HD). This study aimed to evaluate the prevalence of pain and identify factors associated with pain in HD patients. Methods: Two hundred two HD patients participated in the study. Demographic and clinical data, pain characteristics, and sleep quality were recorded. Symptom burden and pain severity were assessed using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and the McGill-Melzack Pain (MGP) questionnaire. Results: The majority of participants were male (59.9%), with a mean age of 59.6±12.7 years. Pain was reported by 80.2% of the patients and was significantly more prevalent among females (p=0.001) and individuals with lower educational levels (p=0.005). Median ESAS and MGP scores were 20 (range: 4-84) and 47 (range: 22-84), respectively. Patients reporting pain had significantly higher levels of CRP (p=0.044), parathyroid hormone (p=0.005), and higher ESAS scores (p=0.001). Sleep quality was impaired in 37% of patients. ESAS scores were significantly higher among females (p=0.003), those with impaired sleep quality (p<0.001), and regular analgesic users (p=0.002). MGP scores were significantly elevated in patients with diabetes (p=0.002), lower educational attainment (p=0.022), daily pain occurrence (p<0.001), and poor sleep quality (p<0.001). Additionally, patients with pain in multiple body regions reported higher MGP scores (p<0.001). There was a significant correlation between MGP scores, age (p=0.001), and ESAS scores (p<0.001). Conclusion: Pain is highly prevalent among HD patients and is associated with female gender, lower educational level, elevated CRP, and higher parathyroid hormone levels. The severity of pain is particularly influenced by diabetes, low education level, and the number of painful body regions. Moreover, pain significantly impacts symptom burden and sleep quality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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