Mild cognitive impairment in older adults with pre‐dialysis patients with chronic kidney disease: Prevalence and association with physical function
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Chronic kidney disease (CKD) is a risk factor for declining cognitive and physical function. However, the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) and its relationship with physical function is not clear. Therefore, our aim was to evaluate the prevalence of MCI and the relationship between MCI and physical function among older adults with pre-dialysis CKD. METHODS: We conducted a cross-sectional study of 120 patients, aged ≥65 years (mean age, 77.3 years), with pre-dialysis CKD but without probable dementia (Mini Mental State Examination <24). MCI was evaluated using the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J). For analysis, patients were classified into two cognitive function groups: normal (MoCA-J ≥ 26) and MCI (MoCA-J < 26). Physical, clinical, and biochemical parameters were compared between the groups. Logistic and linear regression analyses were used to evaluate the specific association between cognitive and physical function. RESULTS: Seventy-five (62.5%) patients belonged to the MCI group. Significant differences between the two groups were identified for gait speed, balance, age, and haemoglobin concentration. After adjustment for covariates, only gait speed was significantly associated with MCI (odds ratio, 0.06; 95% confidence interval, 0.009-0,411). CONCLUSION: The prevalence of MCI among older adults with pre-dialysis CKD was as high as 62.5%. The association between MCI and reduced gait speed supports the possible interaction between physical and cognitive functions and the need for early screening.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».