Cognitive dysfunction in elderly patients with acute cerebral infarction and leukoaraiosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the cognitive dysfunction in elderly patients with acute cerebral infarction( ACI) and leukoaraiosis( LA). Methods One hundred twenty- eight ACI patients were collected and divided into ACI + LA group( n = 76) and ACI group( n = 52) in accordance with whether they had LA. All patients were classified into four subtypes of ACI according to Oxfordshire Community Stroke Project( OCSP) classification. Beijing Version of the Montreal Cognitive Assessment( MoCA) was used to determine cognitive impairment and the patients were further divided into cognitive impairment group( n = 57) and non- cognitive impairment group( n = 71). LA was graded according to Aharon- Ptretz standard. Relevant clinical data was collected and statistically analyzed. Results An average score of MoCA in ACI + LA group( 20. 78 ± 4. 71) was significantly lower than the ACI group( 26. 45 ± 5. 02). Comparison of MoCA score in different grades of LA found that MoCA score in ACI + LA group( grade 1 to 4) was significantly lower than ACI group( grade 0). Comparison between each subgroup found that MoCA score in grade 1 patients was significantly higher than grade 3 and grade 4 patients. Univariate analysis showed there were significant differences in infarction location and LA between cognitive and non- cognitive impairment group. Multivariate analysis showed both infarction location and LA affected cognitive dysfunction. Conclusion Infarction location and LA are independent risk factors for cognitive dysfunction,with infarction location more important than LA.
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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) | 0,001 | 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 ».