Prevalence and correlates of cognitive impairment in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a high prevalence of cognitive impairment in dialysis patients. The prevalence of cognitive impairment after kidney transplantation is unknown. METHODS: Study Design: Cross-sectional study. SETTING AND PARTICIPANTS: Single center study of prevalent kidney transplant recipients from a transplant clinic in a large academic center. INTERVENTION: Assessment of cognition using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Demographic and clinical variables associated with cognitive impairment were also examined. Outcomes and Measurements: a) Prevalence of cognitive impairment defined by a MoCA score of <26. b) Multivariable linear and logistic regression to examine the association of demographic and clinical factors with cognitive impairment. RESULTS: Data from 226 patients were analyzed. Mean (SD) age was 54 (13.4) years, 73% were white, 60% were male, 37% had diabetes, 58% had an education level of college or above, and the mean (SD) time since kidney transplant was 3.4 (4.1) years. The prevalence of cognitive impairment was 58.0%. Multivariable linear regression demonstrated that older age, male gender and absence of diabetes were associated with lower MoCA scores (p < 0.01 for all). Estimated glomerular filtration rate (eGFR) was not associated with level of cognition. The logistic regression analysis confirmed the association of older age with cognitive impairment. CONCLUSION: Cognitive impairment is common in prevalent kidney transplant recipients, at a younger age compared to general population, and is associated with certain demographic variables, but not level of eGFR.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».