MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417428474 · doi:10.36489/nursing.2025v30i331p12173-12196

Overweight in Older Adults with Kidney Disease: Association with Frailty and its Domains

2025· article· W4417428474 sur OpenAlexaboutno aff
Thays Cristhyna Guimarães Reis, Lilian Andrade Solon, Fabiana Andréa Moura, Samara Bomfim Gomes Campos, Juliana Célia de Farias Santos

Notice bibliographique

RevueNursing Edição Brasileira · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioelectrical impedance analysisOverweightAnthropometrySarcopeniaBody mass indexKidney diseaseObesityMuscle mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To evaluate the association between overweight and frailty, as well as its specific domains, in older adults with chronic kidney disease (CKD). Methods: A cross-sectional study was conducted with 65 older adults attending a nephrology outpatient clinic. Frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale (EFS), and body composition was measured by anthropometry and bioelectrical impedance analysis. Laboratory data were obtained from medical records. Associations between BMI, frailty, and its domains were adjusted for age and sex. Results: The mean age was 69.8 years, 55.4% were men, and mean BMI was 32.6 kg/m². Frailty was identified in 58.5% of participants. Overweight individuals had lower muscle mass and higher fat mass (p < 0.01), along with greater medication use and lower urinary continence (p < 0.05). Conclusion: Overweight was associated with poorer body composition and higher frailty, highlighting its negative impact on functional health in older adults with CKD.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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 revueNursing Edição BrasileiraMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207