NINDS AIREN neuroimaging criteria do not distinguish stroke patients with and without dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the utility of the neuroimaging component within the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) Association Internationale pour la Recherche et l'Enseignement en Neurosciences (AIREN) criteria for vascular dementia for distinguishing between patients with and without dementia in the context of cerebrovascular disease. METHOD: One hundred twenty-five poststroke patients age > or =75 (27 with and 98 without poststroke dementia) from representative hospital-based stroke registers in the North East of England were evaluated using a 1.5 T MR scanner. The proportion of patients with and without poststroke dementia meeting the imaging component of the NINDS AIREN criteria was determined, and hippocampal atrophy (measured using the Schelten scale) was compared between the two groups. RESULTS: There were no significant differences between the patients with and without poststroke dementia on any criteria of the imaging parameters within the NINDS AIREN criteria. In addition, there were no significant differences in the number or size of cortical or subcortical infarcts between the two groups, with 13 patients without dementia having cortical infarcts >50 mm. Patients with dementia had greater hippocampal atrophy (right: Mann-Whitney U test, Z = 2.5, p = 0.01; left: Mann-Whitney U test, Z = 2.5, p = 0.01). CONCLUSION: The neuroimaging component of the NINDS AIREN criteria does not distinguish between older patients with and without poststroke dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».