Deterioro cognitivo sin demencia en la insuficiencia renal crónica terminal. Datos de un centro argentino
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To assess cognitive performance in a hemodialysis population. To know relationship between IRCT and the presence of cognitive impairment, as well as the influence of hemodialysis treatment. Identify other variables that could influence cognitive performance. Methods: quasi-experimental study design, cross section. 25 adult subjects with ESRD on hemodialysis were included. Control group consisted of 4 healthy subjects. Medical histories, information on dialysis and laboratory tests were recorded. Individual interviews were conducted using the Neuropsi test being performed by a single operator. Results: 36% of patients had alterations in attention and executive functions and 24% had impaired memory. Patients with abnormal results in attention and executive functions had older and proportion of women although not statistically significant, plus higher percentage of hypertension, ischemic heart disease and smoking. This group had lower levels of hematocrit (32.11 ± 4.96 vs 35.69 ± 1.40, p = 0.01) and hemoglobin (10.67 ± 1.55 vs 11.98 ± 0.51, P = <0.01) and a tendency to total cholesterol and lower triglycerides. Patients with abnormal results in memory had a greater number of episodes of hypotension (5.83 ± 2.64 vs 2.63 ± 3.29; p = 0.04), a higher proportion of patients with hypertension (66.7% vs 26.3%; p = 0.07) and more levels low hemoglobin (10.72 ± 1.75 vs 11.76 ± 0.84, P = 0.05); without significant differences in levels of calcium and phosphorus metabolism, PTH, albumin, glucose or lipids. Conclusions: HD patients are a high-risk population and higher prevalence of cognitive disorders. Both comorbid causes associated with chronic vascular disease and inflammation disorders and malnutrition are factors that are associated with worse outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».