Montreal cognitive assessment and analysis of related factors for cognitive impairment in patients with chronic cerebral circulation insufficiency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic cerebral circulation insufficiency (CCCI) refers to cerebral dysfunctions that lead to cerebral vascular pathological changes. Our aim is to identify factors related to cognitive impairment in CCCI. METHODS: CCCI patients (n=102) were assessed with the Montreal cognitive assessment (MoCA) to analyze cognitive impairment. Patients were divided into two groups according to MoCA scores: (1) cognitive dysfunction and (2) normal cognitive function. We compared the clinical information with univariate and multivariate logistic regression analyses and identified major risk factors related to cognitive impairment in CCCI. RESULTS: Age (p=0.007, OR=3.768, χ2=7.173), leukoaraiosis (p=0.002, OR=6.231, χ2=9.478), a history of hypertension (p=0.021, OR=3.078, χ2=5.307), a history of hyperlipidemia (p=0.016, OR=3.429, χ2=5.795), and the number of vascular risk factors (p=0.019, χ2=9.921) were related to cognitive impairment by univariate analysis. Age (p=0.070, OR=2.689, 95% CI=0.923±7.837) and leukoaraiosis (p=0.012, OR=4.531, 95% CI=1.401±14.667) were significant by multivariate logistic regression analysis. Age (r=-0.585, p<0.01) had a marked negative correlation with MoCA scores. There were significant differences in the MoCA subscale scores, including visuospatial and executive capacity (p<0.01), attention and calculation (p<0.01), and delayed recall (p<0.01), in patients with different degrees of leukoaraiosis. Patients with CCCI had a higher incidence of cognitive impairment (78.4%). CONCLUSIONS: Changes in visuospatial and executive capacity, delayed recall, and language function represent cognitive manifestations in CCCI. Age and leukoaraiosis have the strongest effects on cognitive impairment morbidity and can aggravate cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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)
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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 ».