Prevalence of Cognitive Impairment among Peritoneal Dialysis Patients, Impact on Peritonitis and Role of Assisted Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: ♦ BACKGROUND: Chronic renal failure and aging are suggested as risk factors for cognitive impairment (CI). We studied the prevalence of CI among peritoneal dialysis (PD) patients using Montreal Cognitive Assessment (MoCA), its impact on PD-related peritonitis in the first year, and the potential role of assisted PD. ♦ METHODS: One hundred fourteen patients were newly started on PD between February 2011 and July 2013. Montreal Cognitive Assessment was performed in the absence of acute illness. Data on patient characteristics including demographics, comorbidities, blood parameters, dialysis adequacy, presence of helpers, medications, and the number PD-related infections were collected. ♦ RESULTS: The age of studied patients was 59±15.0 years, and 47% were female. The prevalence of CI was 28.9%. Patients older than 65 years old (odds ratio [OR] 4.88, confidence interval [CI] 1.79 - 13.28 p = 0.002) and with an education of primary level or below (OR 4.08, CI 1.30 - 12.81, p = 0.016) were independent risk factors for CI in multivariate analysis. Patients with PD-related peritonitis were significantly older (p < 0.001) and more likely to have CI as defined by MoCA (p = 0.035). After adjustment for age, however, CI was not a significant independent risk factor for PD-related peritonitis among self-care PD patients (OR 2.20, CI 0.65 - 7.44, p = 0.20). When we compared patients with MoCA-defined CI receiving self-care and assisted PD, there were no statistically significant differences between the 2 groups in terms of age, MoCA scores, or comorbidities. There were also no statistically significant differences in 1-year outcome of PD-related peritonitis rates or exit-site infections. ♦ CONCLUSION: Cognitive impairment is common among local PD patients. Even with CI, peritonitis rate in self-care PD with adequate training is similar to CI patients on assisted PD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».