Development of a rapid screener through network analysis to identify central cognitive complaints in haemodialysis patients: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cognitive impairments and cognitive complaints are commonly present in dialysis patients and can affect clinical, functional, occupational, and psychosocial well-being. It is important to screen for patients' cognitive status as it offers a gateway to specialty referral, prevention or rehabilitation programmes, and personalisation of clinical care. The Patient's Assessment of Own Functioning Inventory (PAOFI) is a comprehensive questionnaire that assesses patient-reported difficulties in memory, language, motor/sensory-perceptual skills and higher-level cognitive function. In the current study, we adopted network analysis to identify central cognitive complaints in dialysis patients and derived a PAOFI short form (PAOFI-SF) based on these core symptoms to improve screening efficiency in real-world renal settings. DESIGN: Multicentre, cross-sectional study. SETTING: Participants were recruited from 10 community-based dialysis centres in Singapore, from May to November 2022. PARTICIPANTS: A total of 369 eligible haemodialysis patients were invited to join the study, and 268 completed the measures (response rate 72.6%). OUTCOME MEASURES: Cognitive assessment tools including the PAOFI and the Montreal Cognitive Assessment were administered. RESULTS: Based on the PAOFI measure, 98 participants (36.6%) endorsed the presence of three or more complaints, indicating clinically significant cognitive complaints. Network analysis identified five central cognitive complaints among dialysis patients: problem-solving difficulty, difficulty following instructions, forgetting how to do tasks, difficulty being understood, and forgetting people known years ago. These core items were combined into a five-item short form of PAOFI, which showed good reliability and validity, and an area under the curve of 83.4% in identifying clinically significant cognitive complaints. The optimal cut-off point of the short form was 11.5 (out of 30), with a specificity of 89.5%, sensitivity of 63.9%, positive predictive value of 77.5% and negative predictive value of 81.4%. This cut-off point also predicted objective cognitive performance even after controlling for sociodemographic and clinical confounders. CONCLUSIONS: Pending future replication and external validation, the PAOFI-SF may be suitable for use in renal care settings as an initial screening tool to identify patients with cognitive complaints and increased risk of objective cognitive impairments.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».