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Enregistrement W4323851513 · doi:10.3390/jcm12062145

Relationship between Lower Extremity Peripheral Arterial Disease and Mild Cognitive Impairment in Hemodialysis Patients

2023· article· en· W4323851513 sur OpenAlexaboutno aff
Akinori Nishimura, Sumi Hidaka, Takayuki Kawaguchi, Aki Watanabe, Yasuhiro Mochida, Kunihiro Ishioka, Milanga Mwanatanbwe, Takayasu Ohtake, Shuzo Kobayashi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisMontreal Cognitive AssessmentArterial stiffnessInternal medicinePeripheralCardiologyAnkleArterial diseaseCognitionCognitive impairmentPhysical therapyDiseaseBlood pressureSurgeryVascular diseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The link between arterial stiffness and mild cognitive impairment (MCI) in patients on hemodialysis (HD) has been receiving increased attention. The purpose of this study was to investigate the relationship between cognitive function and ankle brachial index (ABI) and toe brachial index (TBI) values in patients on hemodialysis. Of the 100 participants (mean age: 67.9 years; average history of hemodialysis: 7.3 years). Of these, 46.0% had MCI. The MoCA-J scores were significantly higher in the ABI ≥ 1.06 group. However, the MoCA-J scores divided into the two groups according to the TBI cutoff value were not significantly different. In a multiple regression model with the MoCA-J scores as the objective variable, the ABI was a significantly associated factor. This study indicates that a low ABI might be associated with MCI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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