Association between depression symptoms and cognitive frailty in chronic kidney disease patients: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Cognitive frailty (CF) and depressive symptoms are prevalent in patients with chronic kidney disease (CKD) and may synergistically exacerbate adverse health outcomes. This study examined their association to inform early intervention strategies. Methods Demographic and clinical data were collected from CKD patients across three hospitals in Shanghai. Depressive symptoms and CF status were assessed via standardized questionnaires. A logistic regression model and restricted cubic spline (RCS) analysis were employed to evaluate the association between depressive symptoms and CF. Results CF was diagnosed using the Frailty Phenotype (FP), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Clinical Dementia Rating (CDR). Among 800 participants, 317 exhibited CF (prevalence: 39.6%). The adjusted logistic regression model revealed a significant positive association between Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) scores and CF (OR=1.124, 95% CI : 1.094–1.15 6, p <0.001). RCS analysis demonstrated a nonlinear dose-response relationship: CF prevalence increased with rising CES-D scores until plateauing at a score of 9. The odds ratio (OR) exceeded the statistical significance threshold when CES-D scores reached 12. Subgroup analyses consistently supported this dose-response pattern. Conclusion Depressive symptoms are significantly associated with CF in CKD patients. Routine CES-D screening and provision of psychological support for patients scoring ≥12 may mitigate CF risk.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».