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Enregistrement W2588947530 · doi:10.1093/ndt/gfv183.04

FP686A STUDY OF THE EFFECT OF HAEMODIALYSIS ON COGNITIVE FUNCTIONS WITH ONE- WEEK FOLLOW UP: A CALL FOR CARE AND CONCERNS

2015· article· en· W2588947530 sur OpenAlexaboutno aff
Mitesh Patel, Jyoti Baharani, Indranil Dasgupta, George Tadros

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCognitionHemodialysisIntensive care medicineGerontologyFamily medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: Cognitive functions have been shown to decline in patients on long term haemodialysis (HD), with 70% of HD patients aged 55 years and older having moderate to severe chronic cognitive impairment. No evidence is currently available to identify if cognition returns back to baseline beyond 24 hours of a HD session or if physiological factors are associated with cognition during a session.The main aim of this study was to monitor cognitive function over three time periods in order to examine whether cognitive function remains stable between HD sessions. The secondary aim was to measure associations of cognitive performance with physiological parameters during HD. Methods: A prospective observational study was completed in three satellite HD units, involving 100 patients aged over 50 without a known diagnosis of dementia. Cognitive assessments using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Geriatric Depression Scale (GDS) and Confusion Assessment Method (CAM) were performed up to one hour into a HD session (T1) and in the last hour before the end of the same HD session (T2). They were then repeated, one hour into a HD session, on average seven days later (T3). During each assessment period, the blood pressure, heart rate and oxygen saturation of each participant were obtained. Total MOCA scores were converted to percentages to standardize comparisons and a value of P <0.05 was considered significant.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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