Pain-related Factors in Hemodialysis Patients: Pain in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».