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Enregistrement W4291250596 · doi:10.1186/s12882-022-02900-w

Prevalence of frailty and cognitive impairment in older transplant candidates - a preview to the Kidney Transplantation in Older People (KTOP): impact of frailty on outcomes study

2022· article· en· W4291250596 sur OpenAlexaboutno aff
Amarpreet K. Thind, Annabel Rule, Dawn Goodall, Shuli Levy, Sarah Brice, Frank J. M. F. Dor, Nicola Evans, David Ospalla, Nicola Thomas, David Wellsted, Lina Johansson, Michelle Willicombe, Edwina A. Brown

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKidney Research UKNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésMedicineTransplantationQuality of life (healthcare)Kidney transplantationCohort studyGerontologyCognitionCohortObservational studyCognitive declinePhysical therapyInternal medicineDiseasePsychiatryDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Kidney transplantation in older people has increased, however older transplant recipients experience mixed outcomes that invariably impacts on their quality of life. The increased vulnerability of older end stage kidney disease patients to frailty and cognitive impairment, may partially explain the differences in outcomes observed. The Kidney Transplantation in Older People (KTOP): impact of frailty on clinical outcomes study is an active clinical study aiming to explore the experience of older people waiting for and undergoing transplantation. In this manuscript we present the study protocol, the study cohort, and the prevalence of frailty and cognitive impairment identified at recruitment. METHODS: The KTOP study is a single centre, prospective, mixed methods, observational study. Recruitment began in October 2019. All patients aged 60 or above either active on the deceased donor waitlist or undergoing live donor transplantation were eligible for recruitment. Recruited participants completed a series of questionnaires assessing frailty, cognition, and quality of life, which are repeated at defined time points whilst on the waitlist and post-transplant. Clinical data was concurrently collected. Any participants identified as frail or vulnerable were also eligible for enrolment into the qualitative sub-study. RESULTS: Two hundred eight participants have been recruited (age 60-78). Baseline Montreal Cognitive Assessments were available for 173 participants, with 63 (36.4%) participants identified as having scores below normal (score < 26). Edmonton Frail Scale assessments were available for 184 participants, with 29 participants (15.8%) identified as frail (score ≥ 8), and a further 37 participants (20.1%) identified as being vulnerable (score 6-7). CONCLUSION: In the KTOP study cohort we have identified a prevalence of 36.4% of participants with MoCA scores suggestive of cognitive impairment, and a prevalence of frailty of 15.8% at recruitment. A further 20.1% were vulnerable. As formal testing for cognition and frailty is not routinely incorporated into the work up of older people across many units, the presence and significance of these conditions is likely not known. Ultimately the KTOP study will report on how these parameters evolve over time and following a transplant, and describe their impact on quality of life and clinical outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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