Cognitive Impairment and its Correlates in Chronic Kidney Disease Patients Undergoing Haemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive Impairment (CI) has been found to be quite common amongst patients with Chronic Kidney Disease (CKD) undergoing haemodialysis (HD).The presence of these deficits could affect patient's adherence to diet regimens, treatment and also reduce their Quality of Life.The presence of depression in such patients can further lead to CI.We wanted to assess the prevalence of CI in CKD patients undergoing haemodialysis, socio-demographic and patient related variables affecting CI, and also the relationship between depression and cognition. METHODSFifty patients undergoing haemodialysis from two dialysis units were assessed.The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) were administered to patients.Descriptive analysis was done for the sociodemographic and clinical variables.Chi square test was used to find the association between the categorical data.Kruskal-Wallis test was used to determine the association between categorical and quantitative variables. RESULTSMean age of patient was 50.32 (±12.4)years.Mean duration of dialysis was 18.8 (±15.11)months.The prevalence of depression in the patients was 42%.Cognitive impairment was present in 44% of the patients.There was a significant relationship between education level and recall (χ²=31.7,df=12, p=.002) as well as orientation (χ²=29.78,df=8, p=.000) domains of cognition.Also, there was a significant relationship between socio-economic status and global cognition score (χ²=81.13,df=48, p=.002).There was a negative correlation between duration of dialysis and cognition.Significant relationships were found between depression and various cognitive domains. CONCLUSIONSThe prevalence of CI in haemodialysis patients is high.It is also affected by factors such as education level, socio-economic status, duration of dialysis and presence of depression.Insight into CI is essential for its early identification during the course of illness, so that patient precise treatment decisions can be made.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».