Cognitive Status and Risk Factors for Cognitive Impairment in Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
The number of dialysis patients is increasing every year and is estimated to be more than 2 million, with an annual increase of 6–12% in dialysis programs. There is a high correlation between cognitive impairment and mortality in dialysis patients, which suggests the relevance of screening cognitive functions in dialysis patients using different neuropsychological scales. Aim of the study was to test the cognitive status and identify cognitive impairment in patients with terminal stage of chronic kidney disease treated using program hemodialysis, as well as to evaluate risk factors for cognitive impairment in this category of patients. Material and methods. 83 patients aged 28 to 78 years (mean age 56.7±13.7 years) were examined. The main group included 53 people who received program hemodialysis, of them 23 men and 30 women. The mean age of patients in this group was 58.3±13.3 years. The control group composed of 30 individuals without kidney diseases, including 13 men and 17 women. The mean age in the control group was 53.6±14.9 years. The MoCA and SLUMS scales were chosen for detecting cognitive impairment and assessment of neuropsychological status. We used mathematical methods of research data processing such as inductive statistics and correlation analysis. Results. Cognitive impairment was found to be significantly more frequent in dialysis patients (75.5–81.1% of cases, P =0.05) compared to those without kidney pathology. The SLUMS scale was shown to be more sensitive than MoCA ( P =0.05, CI 95.0%). The risk factors of cognitive impairment in dialysis patients included increased dialysis duration, age (rs=–0.298) and low estimated urea dialysis adequacy index (Kt/V less than 1.2). C onclusion. A high risk of cognitive impairment is common in dialysis patients. For its timely detection, the screening neuropsychological test are recommended to be used by clinicians. Cognitive impairment, diagnosed by the tests, is an indication for a specialist consultation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».