Analysis of the correlation between cognitive impairment and non-traditional risk factors in maintenance hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the incidence of cognitive impairment(CI) and the correlation between CI and non- traditional risk factors among maintenance hemodialysis(MHD) patients.Methods 140 MHD patients were surveyed in this study.The Montreal cognitive assessment scale(MoCA) was used to make cognitive function score.Cross-sectional survey of age,gender,years of education,disease and complications was done.High sensitivity c-reactive protein(hs-CRP),albumin,homocysteine(Hcy),and hemoglobin were assayed.The patients were then assigned into the CI group or the CI-free groups.The clinical and laboratory data were compared between the two groups.Results CI was detected in 80 patients(57.1%).In the CI group,the score of MoCA was(18.70 ± 2.74),the morbidity of combined diabetic nephropathy was 41.3%,hs-CRP was(13.6 ± 7.6) mg/L,and Hcy was(29.6 ± 6.2) μmol/L.Patients with CI had a significantly higher ratio of age>60,longer period of hemodialysis,higher morbidity of combined diabetic nephropathy and hypertension,and higher level of hs-CRP and Hcy(P<0.05).The education years,hemoglobin and albumin level were significantly lower in the CI group(P<0.05).Logistic regression analysis revealed that age,diabetic nephropathy,hemoglobin,Hcy,and hs-CRP were independent risk factors for CIO.Conclusions The incidence of CI in MHD patients is similar to that reported form other countries.Inflammation,homocysteine and anemia as non-traditional risk factors were relevant with the CI in MHD patients.
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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 | 0,002 |
| 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 ».