Cognitive assessment in a predominantly Hispanic and Native American population in New Mexico and its association with kidney transplant wait‐listing
Notice bibliographique
Résumé
The association between cognitive function and the likelihood of kidney transplant (KT) wait-listing, especially in minority populations, has not been clearly delineated. We performed a retrospective review of our pre-KT patients, who consist mainly of Hispanics and Native Americans, over a 16-month period. We collected data on baseline demographics and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, at the initial KT evaluation. We defined cognitive impairment as MoCA scores of <24. We constructed linear regression models to identify associations between baseline characteristics with MoCA scores and used Cox proportional hazards models to assess associations between MoCA score and KT wait-listing. During the study period, 154 patients completed the MoCA during their initial evaluation. Mean (standard deviation) MoCA scores were 23.9 (4.6), with 58 (38%) participants scoring <24. Advanced age, lower education and being on dialysis were associated with lower MoCA scores. For every one-point increase in MoCA, the likelihood of being wait-listed increased 1.10-fold (95% CI 1.01-1.19, P = .022). Being Native American and having kidney disease due to diabetes or hypertension were associated with longer time to wait-listing. Cognitive impairment was common in our pre-KT patients and was associated with a lower likelihood of KT wait-listing.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».