MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398232310 · doi:10.1093/ndt/gfae069.665

#1137 Association between cognitive function, depressive symptoms and quality of life in older patients with severely reduced GFR and kidney failure

2024· article· en· W4398232310 sur OpenAlexaboutno aff
Imre Demirhan, Mathijs van Oevelen, Carlijn Voorend, Simon P. Mooijaart, Marjolijn van Buren, Willem Jan W. Bos, Alferso C Abrahams

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)CognitionRenal functionDepressive symptomsQuality of life (healthcare)MedicineClinical psychologyPsychologyInternal medicineGerontologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Impaired cognitive function and reduced health-related quality of life (HRQoL) are common in older patients with chronic kidney disease (CKD) with severely reduced GFR and kidney failure. Older patients with CKD often regard HRQoL as a health priority, but it is unknown whether cognitive function associates with HRQoL and whether depressive symptoms mediate this association. We therefore aim to examine the association between cognitive function and HRQoL, and explore the mediating role of depressive symptoms. Method Patients aged 65 years and older with an eGFR between 20 and 10 mL/min/1.73 m2 participating in the ongoing DIALysis or not: Outcomes in older kidney patients with GerIatriC Assessment (DIALOGICA) study were included. Cognitive function, depressive symptoms and HRQoL were assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Geriatric Depression Scale (GDS-15) and Twelve-Item Short Form Health Survey (SF-12) questionnaire, respectively. The SF-12 yields a Mental Component Summary (MCS) score and Physical Component Summary score (PCS). We created a diagram of the hypothesized direct and indirect pathways between cognition and HRQoL, with depressive symptoms as the purported mediator (Fig. 1). We used cross-sectional multivariable linear regression analyses to examine the association between cognitive function and both mental and physical HRQoL, and multivariable mediation analyses to explore the role of depressive symptoms. Results In total, 403 patients were included with a mean age of 76.5 years, with a standard deviation (SD) of 5.8 and a mean eGFR of 14.5 mL/min/1.73 m2 (SD 3.0). A majority of patients were male (71.5%). Cognitive function associated significantly with mental HRQoL (adjusted β 0.30, 95% confidence interval (CI) 0.05; 0.55, p 0.021), but not with physical HRQoL (adjusted β 0.18, 95% CI −0.09; 0.44, p 0.20). The mediation effect of depressive symptoms between cognitive function and MCS remained significant after adjustment (indirect effect 0.15, 95% CI 0.04; 0.26). Thus, lower cognitive function was associated with lower mental HRQoL, which was partly mediated by corresponding increases in depressive symptoms. Conclusion Cognitive function is associated with mental HRQoL, but not with physical HRQoL in older patients with severely reduced GFR and kidney failure. This association is partially mediated by depressive symptoms. These findings underline the importance of screening for cognitive impairment and depressive symptoms in this population and may increase the understanding of what potentially affects HRQoL. As HRQoL is seen as a health priority, further research should explore whether cognitive interventions or treatment of depressive symptoms result in improvement of HRQoL in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Explorer davantage

Même revueNephrology Dialysis TransplantationMême sujetRenal and Vascular PathologiesTravaux en français237 207