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Enregistrement W2558260424 · doi:10.1186/s12916-016-0745-9

Cognition in chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis

2016· review· en· W2558260424 sur OpenAlexaboutno aff
Israel Berger, Sunny Z. Wu, Philip Masson, Patrick J. Kelly, Fiona Duthie, William Whiteley, Daniel Parker, David Gillespie, Angela C Webster

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseMeta-analysisInternal medicineCohort studyCognitionCohortPopulationConfidence intervalStrictly standardized mean differencePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment is common in people with chronic kidney disease (CKD) and associated with increased morbidity and mortality. Subtle changes can impact engagement with healthcare, comprehension, decision-making, and medication adherence. We aimed to systematically summarise evidence of cognitive changes in CKD. We searched MEDLINE (March 2016) for cross-sectional, cohort or randomised studies that measured cognitive function in people with CKD (PROSPERO, registration number CRD42014015226). The CKD population included people with eGFR < 60 mL/min/1.73 m 2 , not receiving renal replacement therapy, in any research setting. We conducted a meta-analysis using random effects, expressed as standardised mean differences (SMD) with 95% confidence intervals (CI). Outcomes were performance in eight cognitive domains. Bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). We identified 44 studies reporting sufficient data for synthesis (51,575 participants). Mean NOS score for cohort studies was 5.8/9 and for cross-sectional 5.4/10. Studies were deficient in NOS outcome and selection due to poor methods reporting and in comparison group validity of demographics and chronic disease status. CKD patients (eGFR < 60 mL/min/1.73 m 2 ) performed worse than control groups (eGFR ≥ 60 mL/min/1.73 m 2 ) on Orientation & Attention (SMD –0.79, 95% CI, –1.44 to –0.13), Language (SMD –0.63, 95% CI, –0.85 to –0.41), Concept Formation & Reasoning (SMD –0.63, 95% CI, –1.07 to –0.18), Executive Function (SMD –0.53, 95% CI, –0.85 to –0.21), Memory (SMD –0.48, 95% CI, –0.79 to –0.18), and Global Cognition (SMD –0.48, 95% CI, –0.72 to –0.24). Construction & Motor Praxis and Perception were unaffected (SMD –0.29, 95% CI, –0.90 to 0.32; SMD –1.12, 95% CI, –4.35 to 2.12). Language scores dropped with eGFR (<45 mL/min/1.73 m 2 SMD –0.86, 95% CI, –1.25 to –46; 30 mL/min/1.73 m 2 SMD –1.56, 95% CI, –2.27 to –0.84). Differences in Orientation & Attention were greatest at eGFR < 45 mL/min/1.73 m 2 (SMD –4.62, 95% CI, –4.68 to –4.55). Concept Formation & Reasoning differences were greatest at eGFR < 45 mL/min/1.73 m 2 (SMD –4.27, 95% CI, –4.23 to –4.27). Differences in Executive Functions were greatest at eGFR < 30 mL/min/1.73 m 2 (SMD –0.54, 95% CI, –1.00 to –0.08). Cognitive changes occur early in CKD, and skills decline at different rates. Orientation & Attention and Language are particularly affected. The cognitive impact of CKD is likely to diminish patients’ capacity to engage with healthcare decisions. An individual’s cognitive trajectory may deviate from average.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,035
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations226
Publié2016
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