Pre‐transplant cognitive screening is a poor predictor of post‐transplant cognitive status
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transplant centers hesitate to transplant patients with cognitive impairment. It is unclear if pre-kidney transplant (KT) cognitive screening can predict post-KT cognitive function. METHODS: We evaluated pre- to post-KT cognitive function with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a cohort of 108 patients. We used an adjusted logistic regression model to assess pre- to post-KT changes in cognitive status (continuous variable) and a linear mixed model to assess changes in MoCA scores (categorical variable) pre- to post- KT. RESULTS: The average pre- and post-KT MoCA scores were 25.3 ± 3.0 and 26.4 ± 2.8, respectively. Final pre-KT score did not predict post-KT cognitive status (OR = 1.08; 95% CI: .92-1.26; P = .35). 32% of the patients with a final pre-KT score ≥26 had at least one post-KT score < 26. Conversely, 61% of the patients with a final pre-KT score < 26 had at least one post KT score ≥26. In the linear mixed model analysis, the final pre-KT score was associated with a small, clinically insignificant (β = .34; 95% CI: .19-.49; P < .001) effect on the post-KT score. CONCLUSION: A low pre-KT MoCA score is not a strong independent predictor of post-KT cognitive function and should not preclude patients from receiving a KT.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».