Microbleeds and Silent Brain Infarctions Are Differently Associated with Cognitive Dysfunction in Patients with Advanced Periventricular Leukoaraiosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leukoaraiosis, microbleeds, and silent brain infarctions are phenotypes of small vessel disease. Leukoaraiosis is the most prevalent, and advanced periventricular leukoaraiosis is regarded as a strong predictor of cognitive dysfunction. Microbleeds and silent brain infarctions sometimes coexist with leukoaraiosis. This study aims to analyze the effects of microbleeds and silent brain infarctions on cognitive function of patients with advanced periventricular leukoaraiosis. METHODS: 227 patients with advanced periventricular leukoaraiosis were divided into control, MB, SBI, and MB&SBI groups. The presence and locations of microbleeds and silent brain infarctions were evaluated. Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, Clock Drawing Test and Verbal Fluency Test were performed. Chi-square test and ANOVA to compare the characteristics of four groups, multiple linear regressions to identify the risk factors for cognitive dysfunction. RESULTS: The scores in all four tests were lower in the MB and MB&SBI groups while only the scores in Clock Drawing Test and Verbal Fluency Test were lower in the SBI group than in the control group. Age and the presence of microbleeds were independent risk factors for the lower scores in all four tests, whereas the presence of silent brain infarctions was the only independent risk factor for the lower scores in Clock Drawing Test and Verbal Fluency Test. Lobar microbleeds had the most significant effect on cognitive function. CONCLUSION: Microbleeds and silent brain infarctions were associated differently with cognitive impairment of patients with advanced periventricular leukoaraiosis. The effect of lobar microbleeds was the most significant.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».