Prevalence of Cognitive Impairment in Patients with Iron Deficiency Anemia and CKD Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is highly prevalent among the population with chronic kidney disease. Even in early stages, it has been described as occurring in 10% of cases, and in more advanced stages, it can reach up to 50%.. Understanding the prevalence of cognitive impairment and the most affected domains on the MoCA Test in the population with chronic kidney disease could help better characterize this comorbidity and identify areas of opportunity to prevent further cognitive decline and its progression to dementia. Methods: Cross-sectional study of adult patients with anemia asocida a deficit de hierrro and CKD. Variables clinical, biochemical, and MoCA Test were analyzed and Pearson correlation was realized. A p-value<0.05 was considered statistically significant. Results: A total of 47 adult patients were analyzed (68% females). The average age was 56.1 ± 14.5, 55% of patients with CKD 4 and 45% CKD, mean Hb 11.12 ± 1.1, TSI 18.8 ± 6.8, MCV 87.6 ± 6.41, MCH 29.7 ± 2.6 and median Ferritin 95.65 (3.9 – 789). 36% of patients had Hb <11 mg/dL. The distribution by educational level was 45% had ≤6 years of schooling, 21% between 79 years of schooling and 34% of patients had ≥10 years of schooling. 23% had a MoCA score >26 (normal), 49% with mild impairment, 25% with moderate impairment, and only 2% with severe impairment. Conclusion: In our study, which included a Mexican population with chronic kidney disease in stages 3b and 4 and anemia associated with absolute iron deficiency, cognitive impairment was present in 77%. According to the MoCA test, patients with chronic kidney disease in stages 3b and 4 had greater impairment in the visual-executive domains. In turn, the domain with the greatest preservation was orientation
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».