Prediction model for cognitive impairment in maintenance hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the risk factors for cognitive impairment in patients undergoing maintenance hemodialysis (MHD) and construct a predictive model for cognitive impairment. METHODS: A total of 146 patients with end-stage renal disease (ESRD) undergoing MHD were recruited at our hospital between December 2021 and April 2022. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and scores of < 26 were considered indicative of cognitive impairment. Risk factors were identified using a multivariate logistic regression model, and a receiver operating characteristic curve was applied to construct the prediction model. Cognitive impairment risk was categorized using a multifactorial prediction model based on the weight of evidence. RESULTS: 46 patients with cognitive impairment were identified, with a prevalence of 31.5% in ESRD patients undergoing MHD. Multivariate logistic regression analyses indicated that the following factors were associated with an increased risk of cognitive impairment in patients undergoing MHD: aged 55.0-64.0 years (OR:6.24; 95%CI:1.81-21.48; P = 0.001), aged 65.0-74.0 years (OR:16.10; 95%CI:4.03-64.37; P < 0.001), aged ≥ 75.0 years (OR:90.22; 95%CI:16.86-482.86; P < 0.001), duration of dialysis ≥ 5 years (OR:3.99; 95%CI:1.58-10.04; P = 0.003), and current smoker (OR:4.61; 95%CI:1.46-14.57; P = 0.009). The predictive value of the constructed model based on the aforementioned factors for cognitive impairment was 84% (95%CI,77-91%). The prevalence of cognitive impairment for patients at low, moderately low, moderately high, and high risk was 0% (95%CI:0-17%), 10% (95%CI:3-22%), 32% (95%CI:16-52%), and 65% (95%CI:50-78%), respectively. CONCLUSIONS: This study constructed a multifactorial prediction model with a high predictive value for cognitive impairment in patients with ESRD undergoing MHD.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».