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Enregistrement W4411920898 · doi:10.1016/j.trre.2025.100940

Cognitive impairment assessments in kidney transplantation: A review

2025· review· en· W4411920898 sur OpenAlexafffundabout
Safaa Azzouz, Donald Doell, Marcelo Cantarovich, Kathleen Gaudio, Shaifali Sandal

Notice bibliographique

RevueTransplantation Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéAmgen CanadaAstraZeneca
Mots-clésMedicineCognitive impairmentKidney transplantationIntensive care medicineTransplantationCognitionInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (CI) is not an absolute contraindication for kidney transplantation (KT). However, clinical assessment has not been standardized, and several practice challenges remain. We synthesized existing evidence on the effect of CI on adult kidney transplant recipients (KTRs) and KT candidates. Of the 1333 titles and abstracts screened, seven studies were eligible; all were observational. Our synthesis included 1035 KTRs and 4659 patients being evaluated for KT. Studies that used the Montreal Cognitive Assessment (38-55 %) reported a higher CI prevalence than those that used the Modified Mini-Mental State Exam (6-10 %). CI decreased the chances of KT waitlisting, however, the association with KT, graft loss and death varied by the cohort characteristics and tests used. The implications of our synthesis are limited by selection bias due to the exclusionary criterion, variability in tests and thresholds used. This may have misclassified participants with normal cognition as having CI and included those with dementia. Overall, additional evidence is needed to standardize the cognitive assessment of KTRs and candidates and inform clinical practice. A comprehensive assessment of cognition and function is indicated for the accurate diagnosis of CI, to determine CI severity, and to assess transplant candidacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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