Common Carotid Flow Velocity is Associated with Cognition in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the relationship between carotid flow velocity and cognitive impairment in patients with mild-moderate (<50%) carotid artery disease. METHODS: We studied 407 participants with available carotid ultrasound and cognitive measures. We related peak systolic velocity (PSV) and end diastolic velocity (EDV) of internal carotid artery (ICA) and common carotid artery (CCA) and intimal medial thickness (IMT) to Mini Mental State Examination (MMSE), Clock Draw Test (CDT), Activities of Daily Living Scale (ADL)and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). RESULTS: EDV of CCA was significantly different in higher and lower MoCA (MMSE) groups. Multiple regression analysis demonstrated that lower EDV was significantly associated with lower MoCA (+0.459 per standard deviation (SD), p<0. 01 for the left; +0.539 per SD, p<0. 01 for the right) and CDT (odds ratio (OR) 0.093, p< 0.05 for the left; OR) 0.120, p<0. 01 for the right) scores. PSV of left CCA (-0.205 per SD, p<0.05) and IMT (+42.536 per SD, p< 0.001) were associated with ADL. PSV of right CCA was associated with MMSE (+0.081 per SD, p<0.001). No significant relationship between ICA flow velocity and cognitive performance was observed. CONCLUSIONS: Our preliminary data show that common carotid artery flow velocity was associated with cognitive performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».