Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to investigate the relationship between: the etiology of chronic renal failure (CRF), hemodialysis duration, body mass index, residual renal function (RRF), ultrafiltration volume, dialysis dose value, and frailty levels by utilizing laboratory values and patient-related data from individuals undergoing hemodialysis due to CRF.Methods: A total of 56 patients, comprising 22 females and 34 males, undergoing hemodialysis treatment due to CRF, were included in the study.Patients with active infections, hepatitis B, hepatitis C, human immunodeficiency virus, acute renal failure, or chronic liver disease were excluded.Frailty levels were assessed through a questionnaire based on the Frailty Scale and the Edmonton Frailty Scale.Results: Frailty levels were found to be higher in patients with diabetes mellitus, cardiovascular disease (CVD), and peripheral arterial disease (PAD) compared to those without these conditions (p=0.003, p=0.000, p=0.035, respectively).In patients with severe anemia (hemoglobin<10), frailty levels were also higher (p=0.024).No significant relationship was found between the patients' age, dialysis duration (in years), calcium, phosphorus, uric acid, parathyroid hormone, RRF, and the clinical frailty index averages, (p≥0.05).Conclusion: In patients undergoing hemodialysis due to CRF.Diabetes mellitus, CVD, PAD, and anemia are factors that contribute to increased frailty.In patients receiving hemodialysis for CRF, well-conducted hemodialysis treatment can be considered effective in preventing frailty.Anemia is a treatable factor, and its management may be associated with a reduction in frailty and cardiovascular mortality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».