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Enregistrement W4388704764 · doi:10.1080/0886022x.2023.2279647

Association of acute kidney injury with the risk of cognitive impairment or dementia: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388704764 sur OpenAlexaboutno aff
Jiang Wang, Xiao Xu, Chunyan Wang, Dongmei Ye, Ruzhao Chen, Pai Peng, Hua‐Dong Huang, Yuxiang Yan, Ying Chen, Shixuan Wang, Lan Chen, Huping Gong

Notice bibliographique

RevueRenal Failure · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDementiaCognitive impairmentMeta-analysisAcute kidney injuryCognitionIntensive care medicineInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Since previous studies have shown a paradoxical relationship between acute kidney injury (AKI) and risk of cognitive impairment, there is an urgent need for a meta-analysis to assess the relationship between AKI and risk of cognitive impairment or dementia. MATERIALS AND METHODS: From database inception to October 2023, we searched PubMed, OVID (Medline), Embase, Web of Science, and Cochrane Library. This study examined AKI and cognitive impairment or dementia observational studies. Two authors independently assessed cohort and cross-sectional study quality using the Newcastle-Ottawa Scale and AHRQ Scale. They also used ROBINS-I to assess bias. The meta-analysis used fixed effects. Sensitivity analysis verified results stability. The funnel plot, Egger test, and Begg test determined publication bias in the results. RESULTS: = 0.08). All subgroups showed a substantial connection between AKI and cognitive impairment. Compared to domestic research, the connection was stronger in overseas studies (OR = 2.18, 95% CI: 1.66-2.87). Both cognitive impairment and dementia outcomes showed a substantial connection between AKI and cognitive impairment, with OR values of 2.00 (95% CI: 1.44-2.76) and 2.04 (95% CI: 1.66-2.51). CONCLUSIONS: We found that AKI significantly increases cognitive impairment or dementia risk. Thus, early interventions to delay cognitive impairment and prevent adverse outcomes in AKI patients are needed.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,039
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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