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Enregistrement W4415422395 · doi:10.1093/ndt/gfaf116.1766

#3054 A single-centre, cross-sectional study of frailty prevalence and its related risk factors of Indonesian hemodialysis outpatients

2025· article· en· W4415422395 sur OpenAlexaboutno aff
Riri Andri Muzasti

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisDiabetes mellitusEpidemiologyDialysisBody mass indexIndonesianMultivariate analysisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Frailty is a major problem among maintenance hemodialysis patients, with reported rates up to 82%. The coexistence of frailty and hemodialysis is highly related to morbidity and mortality. The data related to frailty in hemodialysis patients are essential for the development of other healthcare services that should be available in Indonesia. However, the updated epidemiological data in Indonesia are lacking. This study aimed to find the current prevalence of frailty and its related factors among Indonesian hemodialysis outpatients. Method All outpatients aged 18 years and older with regular dialysis for more than three months (two times a week), without acute illness presenting to the Hemodialysis Unit of Universitas Sumatera Utara Hospital, located in Medan, North Sumatera, from September 25th to October 25th, 2024 were enrolled in a cross-sectional study. Frailty status was measured using a FRAIL scale and Edmonton Frail Scale questionnaire. Descriptive, bivariate, and multivariate analyses were conducted. P-value <0.05 was considered statistically significant. Results Among fifty-four participants were enrolled, 50.0% were male. The range age was 28–80 years and 31.4% were ≥60 years; 59.2% were overweight-obese. The main comorbidities associated with end-stage renal disease were hypertension in 37 patients (68.5%) and diabetes in 17 patients (31.5%). 44.5% were already in hemodialysis ≥36 months when the study started. According to the FRAIL scale, 6 (11.1%) were non-frail, 36 (66.7%) were pre-frail and 12 (22.92%) were frail, and according to the Edmonton Frail Scale, 42.6% were robust, 31.5% were pre-frail, and 25.9% were frail. Body mass index (BMI) was associated with frailty (OR 4.0, 95% CI 1.02–15.59). Based on the p-value of the results of bivariate analysis, BMI, age, dialysis vintage, and comorbidity (diabetes) were included in the multivariate analysis. The results of multivariate analysis showed that age and dialysis vintage were associated with frailty among Indonesian hemodialysis outpatients (OR 4.72, 95% CI 0.98–22.59 and OR 6.96, 95% CI 1.23–39.34, respectively.) Conclusion Approximately one in five hemodialysis outpatients in Indonesia is in a frail condition, highlighting a critical issue that demands urgent attention. Frailty is associated with older patients and shorter dialysis vintage. Our findings, despite being limited by a small sample size, a single center design, and a singular frailty assessment, indicate a high prevalence of frailty among hemodialysis outpatients in Indonesia. Therefore, it is imperative that the government, private sector, healthcare professionals, and the community collaboratively develop effective strategies and policies to address this issue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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