Associations of Bone Turnover Markers with Cognitive Function in Patients Undergoing Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Patients undergoing hemodialysis experience a greater risk of cognitive impairment than the general population, but limited data elucidates the biomarkers on this. We evaluated the association of bone turnover markers on cognitive function among 251 prevalent hemodialysis enrollees in a cross-sectional study. Methods. 251 hemodialysis patients ( median age=57.8 , 55% men) and 37 control subjects ( mean age=61.2 , 56% men) without a prior stroke or dementia diagnosis were enrolled. Serum concentrations of 8 bone markers were analyzed as the association of cognitive function (Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Cognitive Abilities Screening Instrument (CASI)) using linear regression analysis. Results. A lower cognitive function was noted in hemodialysis patients compared to control subjects. The receptor activator of nuclear factor kappa-B ligand (RANKL) was the only bone marker found to be associated with cognitive function (MoCA and CASI tests) in hemodialysis patients without a prior stroke or dementia diagnosis. In stepwise multiple linear regression analysis, the association remained significant in MoCA ( β=1.14 , 95% CI 0.17 to 2.11) and CASI ( β=3.06 , 95% CI 0.24 to 5.88). Short-term memory ( β=0.52 , 95% CI 0.01 to 1.02), mental manipulation ( β=0.51 , 95% CI 0.05 to 0.96), and abstract thinking ( β=0.57 , 95% CI 0.06 to 1.09) were the significant subdomains in the CASI score related to RANKL. Conclusions. Serum RANKL levels were potentially associated with better cognitive function in hemodialysis patients. Further large-scale and prospective studies are needed to confirm our findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».