Cognitive function and advanced kidney disease: longitudinal trends and impact on decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment commonly affects renal patients. But little is known about the influence of dialysis modality on cognitive trends or the influence of cognitive impairment on decision-making in renal patients. This study evaluated cognitive trends amongst chronic kidney disease (CKD), haemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) patients. The relationship between cognitive impairment and decision-making capacity (DMC) was also assessed. Methods: Patients were recruited from three outpatient clinics. Cognitive function was assessed 4-monthly for up to 2 years, using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tool. Cognitive trends were assessed using mixed model analysis. DMC was assessed using the Macarthur Competency Assessment tool (MacCAT-T). MacCAT-T scores were compared between patients with cognitive impairment (MoCA <26) and those without. Results: In total, 102 (41 HD, 25 PD and 36 CKD) patients were recruited into the prospective study. After multivariate analysis, the total MoCA scores declined faster in dialysis compared with CKD patients [coefficient = −0.03, 95% confidence interval (95% CI) = −0.056 to − 0.004; P = 0.025]. The MoCA executive scores declined faster in the HD compared with PD patients (coefficient = −0.12, 95% CI = −0.233 to − 0.007; P = 0.037). DMC was assessed in 10 patients. Those with cognitive impairment had lower MacCAT-T compared with those without [median (interquartile range) 19 (17.9–19.6) versus 17.4 (16.3–18.4); P = 0.049]. Conclusions: Cognition declines faster in dialysis patients compared with CKD patients and in HD patients compared with PD patients. Cognitive impairment affects DMC in patients with advanced kidney disease.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».