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Enregistrement W2150701955 · doi:10.1590/s1980-57642010dn40100002

Vascular cognitive impairment (VCI): Progress towards knowledge and treatment

2010· review· en· W2150701955 sur OpenAlexaffabout
Silvia Di Legge, Vladimir Hachinski

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaStroke (engine)CognitionDiseaseMedicineNeuroimagingExcitotoxicityDiabetes mellitusCognitive declinePsychologyIntensive care medicineNeurosciencePsychiatryBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Until recently, the study of cognitive impairment as a manifestation of cerebrovascular disease (CVD) has been hampered by the lack of common standards for assessment. The term vascular cognitive impairment (VCI) encompasses all levels of cognitive decline associated with CVD from mild deficits in one or more cognitive domains to crude dementia syndrome. VCI incorporates the complex interactions among classic vascular risk factors (i.e. arterial hypertension, high cholesterol, and diabetes), CVD subtypes, and Alzheimer's Disease (AD) pathology. VCI may be the earliest, commonest, and subtlest manifestation of CVD and can be regarded as a highly prevalent and preventable syndrome. However, cognition is not a standardized outcome measure in clinical trials assessing functional ability after stroke. Furthermore, with the exception of anti-hypertensive medications, the impact of either preventive or acute stroke treatments on cognitive outcome is not known. Although clinical, epidemiological, neuroimaging, and experimental data support the VCI concept, there is a lack of integrated knowledge on the role played by the most relevant pathophysiological mechanisms involved in several neurological conditions including stroke and cognitive impairment such as excitotoxicity, apoptosis, mitochondrial DNA damage, oxidative stress, disturbed neurotransmitter release, and inflammation. For this reason, in 2006 the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) and the Canadian Stroke Network (CSN) defined a set of data elements to be collected in future studies aimed at defining VCI etiology, clinical manifestations, predictive factors, and treatment. These recommendations represent the first step toward developing diagnostic criteria for VCI based on sound knowledge rather than on hypotheses. The second step will be to integrate all studies using the agreed methodologies. This is likely to accelerate the search for answers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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