The relationship between cognitive function and having diabetes in patients treated with hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Patients undergoing maintenance hemodialysis (MHD) have a higher prevalence of cognitive impairment and inferior cognitive performance than the general population, and those with cognitive impairment are at higher risk of death than those without cognitive impairment. Having diabetes has been associated with an increased risk of cognitive decline in end-stage kidney disease patients treated with peritoneal dialysis or kidney transplant. However, these findings may not extend to the hemodialysis population. Thus, we aim to investigate the relationship between having diabetes and cognitive function in MHD patients. This was a cross-sectional study. A total of 203 patients treated with MHD from two blood purification centers were enrolled as subjects. The Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was utilized to assess cognitive function. MHD patients with diabetes had a significantly higher prevalence of global cognitive impairment and inferior performance in global cognition, visuospatial/executive function, naming, language, abstraction and orientation tasks compared with those without diabetes. According to the multiple linear analyses, having diabetes was significantly associated with lower global cognitive function, naming, and language scores, with β coefficients and 95% CIs of −1.30 [ −2.59, −0.01], −0.25 [−0.47, −0.02], and −0.32 [−0.58, −0.07], respectively (all P < 0.05). Having diabetes could not independently predict an increased risk of global cognitive impairment. In MHD patients, having diabetes is significantly associated with lower cognitive function scores. Medical staff should evaluate early and focus on the decline of cognitive function in MHD patients with diabetes, in order to achieve early diagnosis and early intervention.
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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) | 0,000 | 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 ».