Cognitive Impairment in Advanced CKD: The Canadian Frailty Observation and Interventions Trial (CanFIT)
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a major public health problem with increasing incidence and prevalence in North America and worldwide. CKD disproportionately affects the elderly, and leads to higher risks of kidney failure, cardiovascular events and all cause mortality. In this population, CKD is also associated with additional comorbid conditions, and an increased prevalence of frailty and disability. Frailty is a multidimensional syndrome characterized by loss of lean body mass (sarcopenia), weakness, and decreased endurance, leading to reduced activity and a poor response to stressors. Several prospective studies in the general population have shown that measures of frailty are strongly associated with death and hospitalization in older individuals, and moreover that this association is independent of other clinical risk factors and comorbid conditions. We believe that frailty is highly prevalent in patients with CKD, and is associated with treatment decisions and outcomes. In order to explore this hypothesis, we are presently conducting a prospective cohort study examining frailty in individuals with advanced CKD. Our study will enroll 600 patients with CKD Stages 4-5, and perform tests of physical function and cognition. We will then associate frailty and its components (physical function, cognition, depression) with treatment preferences and adverse outcomes in the CKD population. The cross sectional component of this study will be completed by July 2013, and the longitudinal analysis can begin in June 2014.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».