Lower Functional Status and Perceived Health Status Are Associated With Poorer Quality of Life in Older People With ESKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is under-recognised in end-stage kidney disease (ESKD) including in those eligible for transplantation. Understanding which frailty components are associated with quality of life outcomes (QoL) allows for focused intervention and counselling of older people with ESKD. Methods: The Kidney Transplantation in Older People: impact of frailty on outcomes (KTOP) study explores frailty, cognition, and QoL changes in older people (≥60) whilst waiting for and after a transplant. Frailty was assessed using the Edmonton Frailty Scale which gives total scores and scores for different frailty components. We present QoL scores from 5 measures at recruitment, their variation by frailty status, and their association with frailty components. Results: 210 patients have been recruited; 118(63.4%) were identified as not frail, 38(20.4%) were vulnerable, and 30(16.2%) were frail. Frailty and QoL scores were available for 164-167 patients. Progressively lower QoL scores in all measures were observed in the vulnerable and frail groups (figure 1, p<0.0001). Table 1 shows the association between frailty components and QOL scores (p≤0.05 on adjusted linear regression). Poor functional status and general health status were associated with lower QoL scores across all measures.Figure 1.: Reported Quality of Life Scores by Frailty StatusTable 1.: Frailty Components Associated With Poorer Reported Quality of Life ScoresConclusions: Frailty and vulnerability to frailty is not uncommon in older people considered eligible for transplantation and is associated with worsening reported QoL. Functional dependence and general health status were associated with poorer QoL scores throughout all questionnaires. This is invaluable for giving a holistic depiction of ESKD in older people and allows for more targeted management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».