Depressive symptoms, frailty, and mortality among dialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty and depression are highly prevalent in the dialysis population, but the association between them, the risk factors for their development, and their independent associations with mortality have not been studied. METHODS: We examined 771 patients enrolled in the ACTIVE/ADIPOSE prevalent dialysis cohort study. Fried's frailty phenotype and the Center for Epidemiologic Studies Depression score were used to determine frailty and presence of depressive symptoms, respectively. We assessed the baseline association between frailty and depressive symptoms, whether one entity is a risk factor for development of the other, and associations between frailty and depressive symptoms with mortality. FINDINGS: At baseline, 13.1% of our population screened positive for depressive symptoms, 21.8% met criteria for frailty, and 10.0% met criteria for both. During follow-up, 26.6% of our population developed frailty and 12.7% developed depressive symptoms. Using multivariable logistic regression, baseline depressive symptoms were associated with 2.14-fold higher odds of being frail at baseline (95% confidence interval [CI] 1.45-3.17) and with a 2.16-fold higher odds of incident frailty during follow-up (95% CI 1.22-3.82). However, baseline frailty was not associated with incident depressive symptoms. Frailty and depressive symptoms were independent predictors of mortality in time-varying survival analysis (meeting frailty criteria: hazard ratio [HR] 1.53, 95% CI 1.05-2.23; depressive symptoms: HR 2.21, 95% CI 1.50-3.25). DISCUSSION: Frailty and depressive symptoms remained highly prevalent over time and were strongly associated with one another and independently associated with mortality among dialysis patients. Future studies should investigate whether interventions for depression could potentially mitigate the appearance of frailty and its associated poor outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».