Frailty Prevalence in Younger End-Stage Kidney Disease Patients Undergoing Dialysis and Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty, originally characterized in community-dwelling older adults, is increasingly being studied and implemented for adult patients with end-stage kidney disease (ESKD) of all ages (>18 years). Frailty prevalence and manifestation are unclear in younger adults (18-64 years) with ESKD; differences likely exist based on whether the patients are treated with hemodialysis (HD) or kidney transplantation (KT). METHODS: We leveraged 3 cohorts: 378 adults initiating HD (2008-2012), 4,304 adult KT candidates (2009-2019), and 1,396 KT recipients (2008-2019). The frailty phenotype was measured within 6 months of dialysis initiation, at KT evaluation, and KT admission. Prevalence of frailty and its components was estimated by age (≥65 vs. <65 years). A Wald test for interactions was used to test whether risk factors for frailty differed by age. RESULTS: In all 3 cohorts, frailty prevalence was higher among older than younger adults (HD: 71.4 vs. 47.3%; candidates: 25.4 vs. 18.8%; recipients: 20.8 vs. 14.3%). In all cohorts, older patients were more likely to have slowness and weakness but less likely to report exhaustion. Among candidates, older age (odds ratio [OR] = 1.79, 95% CI: 1.47-2.17), non-Hispanic black race (OR = 1.30, 95% CI: 1.08-1.57), and dialysis type (HD vs. no dialysis: OR = 2.06, 95% CI: 1.61-2.64; peritoneal dialysis vs. no dialysis: OR = 1.78, 95% CI: 1.28-2.48) were associated with frailty prevalence, but sex and Hispanic ethnicity were not. These associations did not differ by age (pinteractions > 0.1). Similar results were observed for recipients and HD patients. CONCLUSIONS: Although frailty prevalence increases with age, younger patients have a high burden. Clinicians caring for this vulnerable population should recognize that younger patients may experience frailty and screen all age groups.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».