Hemodialysis patients' psychosocial characteristics and quality of life indicators
Notice bibliographique
Résumé
This research examines Hemodialysis patients' psycho-social characteristics and predictors of quality of life and compliance at a small rural hospital. Sixty-four patients from the hemodialysis unit at Renfrew Victoria Hospital in Renfrew, Ontario, and a satellite unit at St. Francis Memorial Hospital in Barry's Bay, Ontario, were assessed using the Social Work Patient Profile, Perceived Quality of Life and Compliance Indices. Bivariate correlation and multiple regressions were conducted on psychosocial, physical and mental health variables to determine if they correlated, and could be predictors of, social worker and nurses' perceptions of patients' quality of life and compliance. Findings support multiple correlations between variables. Younger age, recreation, family support, self driving to dialysis, dementia, diabetes as the cause of chronic kidney failure (CKF), and other as the cause of CKF were significant individual predictors of social work quality of life score. Significant individual predictors for the nurses' quality of life scores were dementia, glomeruloneph, compliance, level of education, and polycystic kidney disease as the cause of CKF. The statistically significant risk factors for nurses' quality of life were lower levels of education and dementia. The four psychosocial variables that predicted compliance to treatment, suggested that there was increased compliance for patients who had recreation and family support, and increased risk factors with age and lower levels of education.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».