Study of the Correlation between the Cognitive Impairment and White Matter Changes in Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlation between the cognitive impairment and leukoaraiosis in patients with acute ischemic stroke. Methods One hundred and seven emergency patients with acute ischemic stroke(onset within 7 days)were included in this study.The cognitive function was assessed with Montreal Cognitive Assessment(MoCA).Two trained raters evaluated computer tomography(CT)and magnetic resonance imaging(MRI)scans using CT(Blennow)and MR1(Fazekas and Cholinergic Pathways Hyperlntensities Scale[CHIPS])rating scales for white matter changes.Correlations between the cognitive impairment and leukoaraiosis were evaluated. Results High correlations were observed between MoCA and Blennow and CHIPS rating scales (Spearman's coefficient were-0.300 and-0.316,respectively,P0.01).There was no significant correlation between MoCA and Fazekas rating scale(Spearman's coefficient was-0.159,P0.05). Conclusion The present findings support the view that a good correlation exists between the cognitive impairment and severity of white matter changes in patients with acute ischemic stroke The MRI rating scale for white matter lesions,in cholinergic pathways,CHIPS rating scale,is effective,reliable and shows stronger correlations with cognitive performance.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».