[P2–302]: ONE‐YEAR INTERVAL MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT AND RISK OF PERITONITIS IN SELF‐CARE PERITONEAL DIALYSIS PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment (CI) may have a negative impact on the outcome of patients on peritoneal dialysis (PD), especially in the risk of peritonitis. This was a two-year prospective single-centre cohort study. Hong Kong Montreal Cognitive Assessment (HK-MoCA) was performed in patients newly started on PD between July 2011 and August 2014, and repeated one year later. Demographics and clinical data including co-morbidities, medications, peritonitis were collected. CI was determined by locally defined HK-MoCA cut-off. Patients were classified as “cognitively impaired” (Ci) if they remained CI or became CI at one-year; remaining patients were classified as “cognitively preserved” (Cp). 104 patients were included. An age older than 65 years old was an independent risk factor for CI (OR 3.37, 95% CI 1.31–8.65, p=0.01). Ci had a higher PD peritonitis rates (1 episode per 22 patient months vs. 1 episode per 54 patient months, p=0.01) and longer median length of admissions (11 days (IQR 6–25) vs. 0 day (IQR 0–6), p<0.001) than Cp after exclusion of helpers. Baseline serum albumin level and classification as Ci were independent factors predicting PD related peritonitis (hazard ratios 0.90 (95% CI 0.82–0.98) p=0.02, 2.48 (95% CI 1.12–5.49) p=0.03 respectively) using cox regression model. Classification as Ci was associated with shorter peritonitis free survival according to Kaplan Meier curve (p=0.01). Age is an independent risk factor for CI in PD patients. CI increases the risk of PD-related peritonitis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».