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Enregistrement W2556891798 · doi:10.1111/hdi.12515

Dialytic hemodynamics are associated with changes in gait speed

2016· article· en· W2556891798 sur OpenAlexvenueno aff
Dawn F. Wolfgram, Zubin Lathara, Anikó Szabó, Jeff Whittle

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHemodynamicsGaitInternal medicineDiabetes mellitusHemodialysisCardiologyCohortPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Functional impairment and reduced mobility are prevalent in patients on chronic hemodialysis (HD). The impact of HD on physical performance and mobility needs evaluation. METHODS: We measured gait speed in a cohort of chronic HD patients both pre and post an HD session. We collected demographic and laboratory data and dialytic hemodynamic parameters for the HD session. Participants completed the Falls Efficacy Scale International (FES-I) survey to assess concern for falling. We used linear regression analysis to tests for associations between our predictor variables of intra-dialytic hemodynamic change and change in gait speed from pre to post HD (primary outcome) and FES-I score (secondary outcome). FINDINGS: Twenty-eight participants completed the study. The mean (SD) age was 64.0 (10.5) years. The majority were male (71.4%), had hypertension (85.7%) and diabetes (57.1%). The mean (SD) change in gait speed from pre to post dialysis was -0.06 (0.08) m/s. A greater decrease in gait speed was associated with greater decrease in SBP and DBP from pre to post HD (p = 0.02 and p = 0.04, respectively) and greater maximum drop in SBP and DBP during HD (p = 0.01 and p <0.01, respectively). The association between maximum drop in SBP and DBP and gait speed remained significant after adjustment for covariates. There was no association between BP change and FES-I score. DISCUSSION: Our results suggest that HD patients who have greater decrease in BP during HD are at risk for decreased gait speed post HD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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