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Enregistrement W1548601518 · doi:10.1159/000370109

Cognitive Impact of Lacunar Infarcts and White Matter Hyperintensity Volume

2015· article· en· W1548601518 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Warren, Myron Weiner, Heidi Rossetti, Roderick McColl, Ronald M. Peshock, Kevin S. King

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of Texas Southwestern Medical Center
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentHyperintensityPopulationEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineCardiologyInternal medicineBrain sizeCognitionLeukoaraiosisCognitive declinePsychologyGerontologyCognitive impairmentDementiaMagnetic resonance imagingPsychiatryDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subcortical lacunar infarcts and white matter hyperintensities (WMH) are common neuroradiological findings, but few studies associate between these insults and cognition in a community-dwelling population. METHODS: The Dallas Heart Study is a population-based initiative whose assessments included demographic and clinical findings including brain MRI and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The presence and number of lacunes in subjects aged over 55 years were assessed by study physicians. The WMH volume was measured by an automated method. The association between the presence and number of lacunar infarcts and of WMH volume with the total MoCA score and subdomains was assessed using linear regression with adjustment for age, gender and self-reported ethnicity. RESULTS: In 609 subjects with valid data, both the presence and the increasing number of lacunes were associated with lower MoCA scores, even after adjusting for demographic variables. The presence of lacunes was also associated with lower scores in the memory, executive and attention subdomains. The WMH volume was not significantly associated with the MoCA score. CONCLUSION: The presence and increasing number of lacunes in midlife is associated with a lower performance in multiple domains of a cognitive screening measure after adjusting for demographic factors.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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