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Enregistrement W2752395180 · doi:10.1159/000479679

Screening of Cognitive Impairment in the Dialysis Population: A Scoping Review

2017· review· en· W2752395180 sur OpenAlexaboutno aff
Aye Mi San, Balaji Hiremagalur, Wendy Muircroft, Laurie Grealish

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentDementiaCognitionPopulationPsychologyMedicineAlzheimer's diseasePsychiatryDiseaseInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive impairment in end-stage kidney disease patients on dialysis is increasingly common. This study aimed to review the practice of screening and to evaluate the evidence on cognitive impairment prevalence in this population. METHODS: This scoping review of studies summarises the evidence on cognitive impairment in dialysis populations. The search included the Medline, CINAHL, Embase, PsycINFO, PubMed, and Cochrane Library databases for English-language articles published between 2000 and 2015. A total of 46 articles were reviewed. RESULTS: The studies were of prospective observational design, with the majority conducted in the haemodialysis population. The reported prevalence of cognitive impairment ranged from 6.6 to 51%. Three screening tools were consistently used. CONCLUSION: While cognitive impairment is recognised in the dialysis population, there is paucity of screening data. The design of prospective comparisons ideally includes established screening instruments, particularly the Montreal Cognitive Assessment, to determine the optimal results for this population. Translation of established screening tools to increase the inclusion of people from other cultural and language groups is required. Regular screening can enhance the timing to introduce home-based care support and advance care planning discussions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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