Association between TMSE/MoCA and MIS/NAF in ESKD patients undergoing hemodialysis: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Both cognitive impairment and malnutrition are common in hemodialysis (HD) patients and are associated with increased hospitalization rates, infection, poor clinical outcomes, and mortality. The study investigated the association between cognitive and nutrition status among end-stage kidney disease (ESKD) patients undergoing hemodialysis. In this cross-sectional study, we enrolled 115 patients with ESKD who underwent regular hemodialysis (HD). Data collection included the use of screening tools for mild cognitive impairment (MCI), specifically Thai Mental State Examination (TMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). In addition, we collected data using nutritional screening tools including Malnutrition Inflammation Score (MIS) and Nutrition Alert Form (NAF). Our primary outcome was to demonstrate whether there was a relationship between TMSE/MoCA and MIS/NAF scores in this population. Secondary outcomes were a prevalence of MCI and malnutrition status in ESKD patients, an association between TMSE and MoCA with other surrogate nutritional markers, and factors affecting MCI in such patients. A total of 109 patients undergoing HD completed our protocol. Their mean age was 63.42 (± 15.82) years, and 51.38% were male. Mean TMSE and MoCA were 23.98 (± 5.06) points and 18.3 (± 6.40) points, respectively. The prevalence of TMSE ≤ 23 and MoCA ≤ 24 were 39.45% and 83.49%, respectively. TMSE had a statistically significant negative correlation with MIS (R 2 = 0.16, p < 0.001) and NAF. MoCA also negatively correlated with MIS and NAF. The age, total educational year, the status of whether having a caregiver, serum albumin, serum phosphorus level, handgrip strength, and lean mass tissue were correlated with TMSE. Nutritional parameters, including MIS score, NAF score, serum albumin, lean tissue mass, and lean tissue index, significantly correlate with TMSE and MoCA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».