Attributes of cognitive impairment in patients on maintenance hemodialysis – A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Chronic kidney disease patients on hemodialysis have higher cognitive impairment than the normal population due to diminishing renal function. Cognitive impairment can be assessed with the Mini-Mental State Examination or the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). AIMS AND OBJECTIVES: The current study aims to assess mild cognitive impairment (MCI) using the MoCA examination and to document the attributes of cognitive impairment in patients on maintenance hemodialysis (MHD). MATERIALS AND METHODS: The MoCA examination was administered to all patients in Kannada using the original form SPSS 22.0, developed by SPSS Inc. in Chicago, IL, USA, and was utilized for conducting statistical analyses. RESULTS: Continuous variables were summarized by mean and standard deviation, whereas categorical data were summarized by number and percentage. Categorical variables were assessed using the Chi-square test. A value of P < 0.05 was considered as statistically significant. The mean age of the participants was 44.4 ± 15.1 years, and the mean duration of hemodialysis was 13.8 ± 14 months. About 88.6% of participants ( n = 62) showed considerable cognitive impairment and 1.4% had frank dementia. A positive association was noted between cognitive impairment and the conditions of diabetes mellitus and hypertension with a relative risk of 1.02 and 1.11, respectively. The functions of naming and orientation were perfectly correlated with the MoCA scores with r = 0.866 and r = 0.893, respectively. CONCLUSION: The study suggests that the treating physician can stress more on compliance considering the associated cognitive impairment in MHD patients. Parameters such as age, gender, and race/ethnicity influence MCI. This special population needs more attention.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».