The Prevalence of Metabolic Syndrome and Factors Associated with Quality of Dialysis among Hemodialysis Patients in Southern Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to evaluate the prevalence of metabolic syndrome (MetS) among hemodialysis patients and factors associated with quality of dialysis. METHODS: Data were collected from 377 long-term hemodialysis patients who received hemodialysis treatment from clinics in Tainan and Kaohsiung between November 2009 and February 2010. MetS was defined using the criteria set in 2007 by the Bureau of Health Promotion, Department of Health, Taiwan. The measurement of Kt/V was used as an indicator of the quality of dialysis. A below 1.4 Kt/V was considered poor dialysis quality. RESULTS: Results showed that the prevalence of MetS among the chronic hemodialysis patients in this sample was 63.1%. Logistic regression results identified that the quality of dialysis in females was better than that in males (odds ratio (OR)=7.98, 95% confidence interval (CI): 2.52-25.31). Better quality dialysis was associated with older age, longer treatment time, and increased blood flow rate (OR=1.49, 13.63, and 1.35, respectively). However, for every one kilogram increase in weight, the quality of dialysis decreased by 13 percents (OR=0.87, 95% CI: 0.83-0.92). CONCLUSIONS: MetS is common among hemodialysis patients. The prevalence of hypertension, hyperlipidemia, and hyperglycaemia were significantly higher among hemodialysis patients. Quality of dialysis related to gender, age, weight, and the dialysis prescription (treatment time and blood flow rate).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».