Association of frailty with nutritional parameters in patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».