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Enregistrement W3034007969 · doi:10.1093/ndt/gfaa139.so043

SO043MALNUTRITION-INFLAMMATION IS A RISK FACTOR FOR BRAIN ATROPHY RELATIVE COGNITIVE IMPAIRMENT IN MAINTENANCE DIALYSIS PATIENTS

2020· article· en· W3034007969 sur OpenAlexaboutno aff
Yujun Qian, Ke Zheng, Tianye Lin, Feng Feng, Fei Han, Yicheng Zhu, Xuemei Li

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrain sizeAtrophyVoxel-based morphometryWhite matterHyperintensityCognitionDialysisInternal medicineTrail Making TestMontreal Cognitive AssessmentCardiologyMagnetic resonance imagingRadiologyNeuropsychologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Cognitive impairment (CI) are prevalent and devastating in dialysis patients, whereas the pathophysiology is not very clear. Brain atrophy may involve in the process of CI. To explore the correlation between brain atrophy and cognitive impairment, as well as the risk factors of brain atrophy, we used the voxel based morphometry (VBM) method to evaluate the changes of brain multi-component volume in maintenance dialysis patients, and analyzed it relationship with detailed cognitive function. Method From July 2013 to July 2014, 181 maintenance dialysis patients in our hospital were enrolled for 3.0T MRI examination and cognitive function evaluation. The statistical parameter map (SPM) 8 software package was used for VBM analysis, and the Monte Carlo simulation method (alphasim method) in the functional neural image analysis software package (AFNI) was used for multiple comparison correction at the cluster level to extract the volume of brain multi-component. Cognitive function was evaluated with MMSE, MoCA, Philadelphia word learning test, Boston Naming Test, semantic fluency test and trial making test. The risk factors for brain volume were explored, and the correlation between brain volume and CI was investigated by regression analysis. Results This study enrolled 181 dialysis patients, including 119 cases of maintenance hemodialysis and 62 cases of peritoneal dialysis. According to MMSE and MoCA, the incidence of cognitive impairment was 22.7% and 66.3% respectively. The mean values gray matter volume and white matter volume were 575.4mm3 and 457.8mm3, respectively. The volume of gray matter, white matter, amygdala, caudate nucleus and hippocampus were positively correlated with the scores of specific cognitive functions such as total, memory, language and execution. Among them, amygdala volume atrophy was significantly related to the decrease of cognitive function such as MMSE (β = 2.81, P = 0.005), MoCA (β = 6.26, P < 0.001). Serum albumin is the risk factor of gray matter volume (β = 5.0, 95% CI = 3.1 to 6.9, P < 0.001) and white matter volume (β = 3.6, 95% CI = 1.7 to 5.5, P < 0.001); Serum Hypersensitive C-reactive protein is the risk factor of gray matter volume (β = -0.9, 95% CI = -1.7 to - 0.1, P = 0.037). Conclusion Brain atrophy in maintenance dialysis patients is closely related to multiple cognitive impairment, and malnutrition - microinflammation may be a risk factor for multi-component brain atrophy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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