Quantifying cognitive dysfunction across the spectrum of end‐stage kidney disease: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive dysfunction is reportedly highly prevalent among chronic kidney disease (CKD) patients. A variety of screening tools and neuropsychiatric batteries are used to quantify the magnitude and nature of this dysfunction. Our objective is to summarize the neurocognitive testing used, and determine what degree cognitive dysfunction is reported in CKD patients. All study designs published in English that contained participants who were either pre-dialysis patients, haemodialysis (HD) or peritoneal dialysis (PD) patients or renal transplant recipients were considered. Reported comparative non-CKD control data was also collected. All study designs were included. The search period encompassed articles from 1980 to May 2018. This review is registered with PROSPERO (CRD42018096568). Of the 1711 articles screened, 148 articles were relevant and used in the meta-analysis. Commonly used assessments were The Mini-Mental State Examination (MMSE), The Modified Mini-Mental State Examination, the Trails Making Tests (TMT) forms A and B and components of the Wechsler Adult Intelligence Scale: Digit Span and Digit Symbol. Means for all assessments were adjusted using a random effects model to account for the differences in variance. Adjusted mean MMSE scores were significantly lower for both pre-dialysis (26.08, n = 17 073) and HD (26.31, n = 3314) patients when compared to non-CKD controls (28.21, n = 5226). PD (58.01 s, n = 859) and HD (56.04 s, n = 2344) patients also took significantly longer to complete the Trails Making Task A than non-CKD controls (37.62 s, n = 4809). Patients with CKD, especially pre-dialysis and those requiring dialysis, are likely to exhibit impairments in cognition that can be identified with specific screening neuropsychological assessments.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».