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Enregistrement W4392894967 · doi:10.18621/eurj.1376545

Association of frailty with nutritional parameters in patients with chronic kidney disease

2024· article· en· W4392894967 sur OpenAlexaboutno aff
Recep Evcen, Mehmet Zahid Koçak, Rengin Elsürer Afşar

Notice bibliographique

RevueThe European Research Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionKidney diseaseFrailty syndromeRenal functionInternal medicineFrailty Index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Frailty is a significant clinical syndrome characterized by greater susceptibility to stressors due to the dysfunction of multiple organ systems, which increases in prevalence with age. This study was performed to investigate relations between frailty and nutritional parameters in patients with chronic kidney disease (CKD). Methods: This cross-sectional study involved 100 CKD patients aged 50 years or older. Frailty was assessed using the Edmonton Frailty Scale (EFS) and Fried’s Frailty Scale (FFS). The patients nutritional status was assessed using the Mini Nutritional Assessment (MNA) and the routine laboratory tests. Results: The study included 100 patients, consisting of 41 females and 59 males. The mean age of the participants was 65.3±9.3 years. The median glomerular filtration rate (GFR) of the patients was 23 mL/min/1.73 m2) (min: 3-max: 65). According to the MNA, 15 patients had normal nutritional status, 63 were at risk of malnutrition, and 22 were malnourished. According to the EFS score, four patients were categorized as not frail, 11 as vulnerable, 25 with mild frailty, 21 with moderate frailty, and 39 with severe frailty. According to the FFS score, six patients were non-frail, 30 were classified as pre-frail, and 64 were considered frail. Conclusions: Frailty and malnutrition in patients with CKD were independently related to all other factors examined in this study. Screening for malnutrition at the early stages in patients with CKD and the appropriate treatment may prevent the development of frailty.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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