Can residual kidney function affect quality of life and cognitive function in hemodialysis patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Residual kidney function (RKF) may provide many benefits to patients on permanent renal replacement therapy that are reflected in better control of biochemical parameters. In hemodialysis patients, quality of life (QOL) and cognitive function are often impaired. This study aimed to assess the predictors of RKF and its impact on QOL and cognitive function in chronic hemodialysis patients. PATIENTS AND METHODS: The study involved seventy-eight patients suffering from end-stage renal disease on regular hemodialysis. The patients were divided into two groups according to the presence or absence of RKF (24-hour urine volume ≥ 100 ml). Beside basic laboratory investigations, all patients were subjected to Kidney Disease Quality of Life-Short Form (KDQOL-SF) version 1.3 for assessing the quality of life and Montreal cognitive assessment (MoCA) score for assessing cognitive function. RESULTS: There was a significantly higher score for KDQOL domains and MoCA score in patients with RKF compared to patients without RKF. There was a significant positive correlation between RKF and both of MoCA score and the physical composite score (PCS) of QOL. Moreover, there were statistically significant positive correlations between the MoCA score and both PCS and mental composite score (MCS). On multivariate analysis, hemodialysis duration was the only predictor for RKF; whereas age was a significant predictor for PCS; and MoCA score could be significantly predicted by the measured RKF and patients' age. CONCLUSION: HD patients with maintained RKF had better QOL and cognitive function. The duration of HD and the age of the patients were found to be related to RKF and PCS in this study. RKF was associated with the cognitive performance of hemodialysis patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».