Prevalence of Cognitive Disorders in Patients with Systemic Lupus Erythromatosus; a Cross-sectional Study in Rasoul-e-Akram Hospital, Tehran, Iran.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychological manifestations are present in 60% of patients with Systemic Lupus Erythematosus (SLE) among which cognitive dysfunction is the most common. This study aims to determine the prevalence of cognitive disorders in SLE patients, and the relationship between cognitive disorder domains and depression and anxiety. METHODS: In this cross-sectional study, 54 patients with SLE and 48 healthy subjects were included. Mini-Mental State Examination (MMSE), Clock Drawing Test (CDT) and Trail Making Test part A (TMT-A) were used to screen for cognitive impairments. All subjects were evaluated with the Beck Depression Inventory (BDI) and the Beck Anxiety Inventory (BAI) to determine depression and anxiety as probable confounding variables. RESULTS: The mean MMSE scores in SLE and control group patients (26.12 ± 3.58 and 28.01 ± 1.99, respectively) were significantly different (P = 0.001). The sub-scores in all areas assessed with MMSE were lower in SLE patients; however, it was only significant in the areas of orientation, recall and language (P < 0.05). SLE patients showed a significantly poorer performance in TMT compared to healthy controls (P = 0.01). The CDT according to the Watson scoring system showed significant difference between the two groups (P = 0.03). The Sunderland scoring system also indicated poorer performance in the SLE group, but the difference was not significant. CONCLUSION: Our study showed that cognitive disorders are more than 3-fold higher in SLE patients compared to normal subjects. The most impaired domains include orientation, Memory (recall), Language, Executive function, and psychomotor speed. Anxiety and depression are mostly correlated with domains included in the MMSE test.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».