Cognitive Dysfunction and Its Risk Factors in Patients Undergoing Maintenance Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cognitive impairment (CI) in Maintenance hemodialysis (MHD) is attracting increasing attention. This study aims to clarify the prevalence and risk factors for cognitive dysfunction in patients on MHD who have no history of stroke. Methods: A total of 99 patients with no history of stroke undergoing MHD were enrolled. Global cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment scale. Attention and executive functions were evaluated by the Digital Span (DS) test and the Color Trail Test (CTT). The Hamilton Depression and Anxiety scales were used to assess depression and anxiety status. The effects of patient background factors, laboratory indicators, anxiety, and depression on cognitive dysfunction were examined by regression analysis. Results: There were 69.70% of the patients had general CI, 65.65% had depression, and 57.57% had anxiety. The forward and backward DS in the cognitively impaired (CI) group were shorter than in the normal cognitive function (NCF) group ( P < 0.05). Times required for CTT–I, CTT–II, and CTT II − CTT I were longer in the CI group than in the NCF group ( P < 0.05). Hemoglobin levels were lower, and parathyroid hormone (PTH) and uric acid levels were higher in the CI group than in the NCF group ( P < 0.05). Hemoglobin levels were negatively correlated with CI in these patients (odds ratio [OR] 0.634, P < 0.05) and PTH, and uric acid levels were positively correlated with CI (OR 1.028, P < 0.05; and OR 1.011, P < 0.05). The proportions of patients with diabetes and depression were higher in the CI group ( P < 0.05). Conclusion: There was a high prevalence of CI with significant impairment of attention and executive ability in MHD patients who had no stroke history. Hemoglobin may protect cognitive function, while diabetes, PTH, and uric acid levels may be risk factors. Depressive and anxiety states may aggravate CI in MHD patients. Keywords: end-stage renal disease, maintenance hemodialysis, cognitive impairment, executive ability, risk factors
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».