MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413730632 · doi:10.1111/ijn.70042

Multidimensional Determinants of Frailty in Haemodialysis Patients: The Overlooked Roles of Depression and Cognitive Function

2025· article· en· W4413730632 sur OpenAlexaboutno aff
Seçil Beyece İncazlı, Gülseren Keskin, Sema Üstündağ, Neslihan Tezcan, Ebru Sezer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Marital statusMedicineCognitionBeck Depression InventoryQuality of life (healthcare)PersonalityClinical psychologyGeriatric Depression ScaleGerontologyDepressive symptomsPsychiatryPsychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study aims to examine the level of frailty in patients undergoing haemodialysis treatment and investigate the effects of sociodemographic, psychological and clinical variables on frailty. METHOD: A cross-sectional and correlational research design was employed with 386 haemodialysis patients over the age of 50. Data were collected using the Edmonton Frail Scale, Beck Depression Inventory, Standardized Mini-Mental Test and Eysenck Personality Questionnaire. RESULTS: The study revealed that 48.4% of haemodialysis patients fell into the 'apparently frail' category, and frailty levels were significantly associated with age, depression and cognitive functions (p < 0.05). However, no significant effect of gender, marital status, educational level, chronic diseases or personality traits on frailty was identified. CONCLUSIONS: Most haemodialysis patients were found to be apparently frail, with frailty levels increasing with age. Furthermore, frailty was linked to higher levels of depressive symptoms and lower cognitive function. Evaluating depression and cognitive function is crucial for alleviating frailty symptoms and improving 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,339 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Nursing PracticeMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207