Clinical trials for symptoms in patients receiving dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Symptoms in patients receiving dialysis are common and associated with impaired quality of life. Symptoms are a top research priority because effective therapies are lacking and even with appropriate diagnosis and treatment, residual symptoms often persist. Clinical trials in the setting of kidney disease are challenging to conduct and as a result, nephrology lags behind other specialties regarding the degree to which clinical trials inform the care of patients with kidney disease, including those receiving dialysis. The studies in this thesis inform the design of randomized controlled trials with regards to run-in periods and the treatment of symptoms in patients with kidney disease. Chapter 2 describes a meta-epidemiologic study of the frequency, setting and purposes of run-in periods in parallel randomized controlled trials of self-administered medications for chronic diseases in adults. Chapter 3 is a study within a trial of an international randomized controlled trial that compares spironolactone to placebo for the prevention of cardiovascular morbidity and mortality in dialysis. It compares the ability of a 3-week study visit in addition to a 7-week study visit during an active-run-in period to identify and exclude participants with non-adherence. Chapter 4 is a protocol for a randomized placebo controlled crossover trial of low fixed dose pharmacologic therapy for restless legs syndrome in hemodialysis that includes a placebo run-in period for adherence and tolerability. Chapter 5 is a survey of Canadian nephrologists regarding the use of cannabinoids for symptom management in patients with kidney disease and support for their use in clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 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 ».