Determinants of Adjustment Problems in Hemodialysis Patients: The Role of Medical Trauma and Cognitive Impairments
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to explore the Medical Trauma and Cognitive Problems as a significant determinant of Adjustment Problems in Hemodialysis patients. It was cross sectional study in which 200 hemodialysis patients were evaluated from either gender over the age older than 19 were studied. There were 52% male participants and 48% female participants. Hemodialysis patients were studied from different hospitals of Pakistan, such as Sialkot Kidney Hospital, Saad Hospital Daska, Hameeda Bashir Hospital Daska, District Head Quarter Daska, Bhati Hospital Gujranwala and District Head Quarter Gujranwala. The Scale of Adjustment for Adults, Experience of Medical Trauma Scale (EMTS) and Urdu version of the Montreal Cognitive Assessment was used in the study. Consent form and demographic information was also taken. The Multiple linear regression and Neural Network analysis was applied to examine the hypotheses. Results has confirmed that medical trauma and cognitive problems were the significant predictor of adjustment problems in hemodialysis patients [R²=.285; F (2, 197) = 39.309, p<.01]. Trauma can alter how we remember specific events from the past. Findings explained 28.5% variation in the adjustment problems of hemodialysis patients was because of cognitive problems and medical trauma. According to the percentage, medical trauma is the most significant predictor of adjustment problems, with a 0.641 (normalized importance of 100%) followed by cognitive problems, 0.359 (normalized importance of 56%). Among the factors, medical trauma contributes more to adjustment problems than cognitive problems do both factors were influencing and predicting the issues related to adjustment.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».