Influencing factors of mild cognitive impairment in silent cerebral infarction
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze the influencing factors of mild cognitive impairment in silent cerebral infarction(SCI).Methods 82 patients with SCI were carried out minimental state examination(MMSE)and the Chinese version of the Montreal cognitive assessment(MOCA).The incidence of mild cognitive impairment were compared between the two scales.According to the testing results,patients were divided into mild cognitive impairment(MCI)group and non-cognitive impairment(NCI)group.All patients were evaluated about the general state of health and laboratory examination.Hamilton depression rating scale(HAMD)was used to test depression.We observed brain photographic classification.Carotid arteries(CAS)was assessed by two dimensional color Doppler ultrasonography in two groups.Results The sensitivity of MoCA was higher than MMSE(MoCA 41.46%,MMSE12.20%,P0.01).Depressions in MCI group were more than those in NCI group(P0.01).The lesions of frontal,temporal,subcortical and thalamus in MCI group were more than those of NCI group.Inner diameters of CCA and ICA were different between the two groups.The carotid intima-media thickness of patients with mild cognitive impairment was thicker than that of the NCI group.There were differences between the two groups on plaque instability of carotid(P0.01).Conclusion MoCA is more sensitive than MMSE on detection of patients with MCI.MoCA has clinical significance on detecting MCI.MCI is very common in patients of SCI.The occurrence of MCI is significantly correlated with sides and locations of the lesions,inner diameters of CCA and ICA,IMT,plaque stability,and depression.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».