Hemodiyaliz Tedavisi Alan Bireylerde Seçilmiş Biyokimyasal Parametrelerin Stres ve Aleksitimi ile İlişkisinin Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırma, kronik böbrek yetmezliği tanılı ve hemodiyaliz tedavisi alan bireylerde seçilmiş parametreler olan üre, kreatinin, sodyum, potasyum, hemoglobin, hematokrit, albümin, kalsiyum, fosfor ve C-reaktif protein, stres ve aleksitimi üzerine etkisinin belirlenmesi amacıyla ilişki arayıcı olarak yapılmıştır. Araştırmanın evrenini Ankara Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi Siteler Semt Polikliniği Hemodiyaliz Ünitesinde kayıtlı 36 hasta ve Acil Hemodiyaliz Ünitesinde tedavi gören 62 hasta oluşturmuştur. Türkçe bilmeyen, çalışmaya katılmayı kabul etmeyen, 18 yaş altında olan, KBY haricinde tanısı olan bireyler dışlanarak 72 hemodiyaliz tedavisi gören birey ile örneklem tamamlanmıştır. Veriler 03.08.2016-04.04.2017 tarihleri arasında araştırmacı tarafından toplanmıştır. Araştırmada demografik veri formu, biyokimyasal veri formu, Hemodiyaliz Stresör Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği kullanılmıştır. Araştırmaya katılan bireylerin HSÖ genel puan ortalaması 87.81±13.59, fiziksel alt boyut puan ortalaması 18.16±4.13, psikososyal alt boyut puan ortalaması 69.63±11.98 ve her boyutta algılanan stres düzeylerinin yüksek olduğu, %59.7'sinin aleksitimik olduğu bulunmuştur. TAÖ-20 ile HSÖ arasındaki ve seçilmiş biyokimyasal parametlerle olan ilişkisi belirlenmiştir (p<0.05). Hemodiyaliz tedavisi alan bireylerde stres ve aleksitimik duyguların yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. HD tedavisi alan bireylerde stresle başetme, duygu yönetimi konularında sağlık çalışanlarının ve hastaların farkındalığının arttırılması önerilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".