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Enregistrement W4409464978 · doi:10.1080/0886022x.2025.2489722

Analysis of the trajectory of cognitive function changes and influencing factors in maintenance hemodialysis patients: a prospective longitudinal study

2025· article· en· W4409464978 sur OpenAlexaboutno aff
Wenbin Xu, X L Long, Yuhe Xiang, A YU, Ting Luo, Yuhang Chen, Qian Yang

Notice bibliographique

RevueRenal Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisCognitionLongitudinal studyProspective cohort studyTrajectoryIntensive care medicineInternal medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To explore the trajectory of cognitive function changes and influencing factors in maintenance hemodialysis (MHD) patients. METHODS: A convenience sampling method was used to select MHD patients from a tertiary hospital in Chengdu from August 2023 to April 2024. The general information questionnaire, Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Appetite Visual Analogue Scale (VAS), and Family Care Index (APGAR) were used for the investigation. Patients' cognitive function levels were assessed at baseline and at 3, 6, and 9 months after the initial survey. A latent growth model was used to identify potential categories of cognitive function trajectory, and univariate and binary logistic regression analyses were performed to analyze the influencing factors. RESULTS: A total of 154 MHD patients completed the entire study. The trajectory of cognitive function changes was divided into two potential categories: low cognitive function-fast decline group and high cognitive function-slow decline group. Binary logistic regression results showed that educational level, hypertension, sleep quality, appetite, and family care were influencing factors for the trajectory of cognitive function changes in MHD patients. CONCLUSIONS: Cognitive function in MHD patients showed an overall declining trend over time. The cognitive function change trajectory could be divided into two potential categories: fast decline group and high cognitive function-slow decline group. Healthcare professionals can develop targeted nursing intervention programs based on the characteristics of different patient types and their influencing factors to improve cognitive function and enhance quality of life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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