Analysis of Risk Factors for Vascular Cognitive Impairment without Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the relationship between the vascular cognitive impairment without dementia (VCIND) and the risk factors, and the diagnosis and therapy thereof. Methods: The patients had the risk factors of ischemic cerebrovascular disease were collected from either the ward or clinic in Tianjin general hospital from April 2009 till August 2009. All the patients were detected the blood pressure and completed some related chemical and image examinations. The patients were divided into 2 groups by the clinical dementia ratio scale (CDR), VCIND group and the control group. The incidence of the risk factors was compared between the 2 groups and the relationship between VCIND and each risk factor was analyzed. All the patients were also divided into the high risk group and the low risk group according to the ESSEN stroke risk score. The score of Montreal cognitive assessment (MoCA) was then compared between these groups. Results:(1)Compared with the control group, the incidence of diabetes mellitus, hypercholesteremia, hypertriglyceridemia, hyperhomocytinemia, major artery stenosis and white matter lesion was obviously higher in VCIND group (P 0.05). However, there were no significant differences in age, the education years and the ration of gender between two groups. (2) Multivariable logistic regression analysis showed that diabetes mellitus, hyperhomocytinemia and white matter lesion had correlation with VCIND(P 0.05).(3)The score of MoCA was significantly lower in high risk group of ESSEN than that of low risk group (P 0.05). Conclusion: There was significant correlation between these risk factors(mellitus, hyperhomocytinemia and white matter lesion) and VCIND. There will be higher risk of cognitive impairment in patients with multiple risk factors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».