Notice bibliographique
Résumé
Aim:To investigate the cognitive function impairment of patients with cerebral white matter lesion(WML) at different extent and different location.Methods:According to MRI T2 weighted-imaging and FLAIR imaging,75 patients were first classified into 3 subgroups(mild,moderate,and severe) depending on the extent,then were classified into 2 subgroups(periventricular lesions and deep WML) depending on the location.Thirty normal people were regarded as control group.Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment(MoCA).Results:Compared with control,WML group had significantly low scores in total MoCA score,visual spatial,executive function,language,memory and orientation.Moderate and severe subgroups had significantly low scores in attention,calculation and abstraction;severe subgroup had significantly low scores in naming(P 0.05).The periventricular lesion subgroup had significantly low scores in total MoCA score,calculation,language,abstraction,memory and orientation,and insignificantly high scores in visual spatial,executive function or attention compared with deep WML subgroup.Conclusion:Patients with WML undergo cognitive function impairment,especially in visual spatial,executive function,language,abstraction,memory and orientation.Periventricular and deep WML may have different influence on cognitive function.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».