Gait speed in nondialysis chronic kidney disease patients: role of peripheral neuropathy and cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background Peripheral neuropathy (PN) and cognitive impairment are common consequences of chronic kidney disease (CKD) and can lead to detrimental effects on gait. This study assessed the prevalence of PN and cognitive function decline and their impact on gait speed among CKD patients. Patients and methods A cross-sectional study was conducted on 100 nondisabled adult CKD patients, who attended the nephrology outpatient clinic between June 2022 and March 2023. The total neuropathy score was used to evaluate the existence and severity of PN. The validated Arabic version of the Montreal Cognitive Assessment was used to evaluate global cognition through in-person interviews. For gait assessment, usual and maximal gait speeds were quantified over a 10-m walkway. Cognitive–motor interference was assessed by a walking-while-talking test over the same walkway. Results The studied patients’ median age and estimated glomerular filtration rate were 54 years and 11.2 ml/min/1.73 m 2 , respectively. PN was highly prevalent (69%). Only age was a statistically significant independent predictor of neuropathy on multivariate analysis. For every additional year of age, the odds of exhibiting PN increase by 10.7% (95% confidence interval: 1.05–1.17). Cognitive impairment was detected in 32% of patients. Multiple linear regression adjusted for sex, diabetes, and BMI indicated that slower usual gait speed was independently associated with older age, higher total neuropathy score scores, and poorer cognitive function (P=0.028, P=0.019, and P<0.001, respectively). Conclusion CKD is associated with impaired gait speed, possibly linked to PN severity and poor cognition. Early interventions might improve patient outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».