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Enregistrement W2733218875 · doi:10.14740/jocmr3064w

Prevalence of Metabolic Syndrome Among the End-Stage Renal Disease Patients on Hemodialysis

2017· article· en· W2733218875 sur OpenAlexvenueno aff
Khaled Alswat, Awwadh Althobaiti, Khulod Alsaadi, Amaal Saeed Alkhaldi, Maryam Mutlaq Alharthi, Wala'a Abduraheem Abuharba, Ahmed Alzaidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistHemodialysisInternal medicineBody mass indexPeritoneal dialysisEnd stage renal diseaseMetabolic syndromeKidney diseaseDialysisDiabetes mellitusCross-sectional studySurgeryObesityEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with metabolic syndrome (MetS) have a 2.6-fold greater risk of incident chronic kidney disease (CKD). The primary goal of this study was to assess the prevalence of MetS in patients with end-stage renal disease (ESRD) who are on hemodialysis (HD) and the impact of MetS presence on HD-related outcomes. METHODS: This is a cross-sectional study conducted in the Dialysis Center, King Abdulaziz Specialist Hospital, Taif, Saudi Arabia. It was conducted among ESRD patients that attended the Dialysis Center between August 2013 and September 2016. We excluded patients on peritoneal dialysis and those < 18 years old. We used the International Diabetes Federation (IDF) criteria to identify patients with MetS. RESULTS: , and mean waist circumference (WC) of 92.0 (SD 23.5) cm. The mean duration of the HD was 69.3 (SD 65.6) months with arteriovenous fistula (AVF) as the most common access for HD. Of the patients, 38.2% had MetS. Compared to those without MetS, those with MetS were more likely to be older (P < 0.001), be female (P < 0.001), be married (P < 0.001), have higher BMI (P < 0.001), have larger WC (P < 0.001), have T2D and hypertension (HTN) (P < 0.001), have shorter HD duration (P < 0.001), have a longer duration since the AVF was placed (P = 0.026), and have high post-HD creatinine levels (P = 0.010) and were less likely to have adequate HD (P = 0.004) and have parathyroid hormone (PTH) at goal (P = 0.046). CONCLUSION: MetS is common among ESRD and MetS was associated with more comorbidity, worse anthropometric measures at baseline, and worse HD-related outcomes. The limitations were small sample size and single center.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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