Correlation between cognitive impairment of patients with mild cognitive impairment and high sensitive C-reactive protein
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlation between cognitive impairment risk and high sensitive C-reactive protein(hs-CRP) in the elderly people with mild cognitive impairment(MCI) in Beijing.Methods Population-based cross-sectional study was carried on residents over 50 years old(including 50 years old) who came from four communities of Haidian district and three natural villages of Yufa town in Daxing district,initially,to test subjects' cognitive function with MMSE;then,to evaluate the subjects who were abnormal on the MMSE with ADL,CDR and Hachinski ischemia index according to the standard of illiterate group≤19 scores,primary-school graduate group≤22 scores,middle-school graduate and above group≤26 scores;eventually,to screen out the patient with MCI according to medical history and cognitive function scores,to detect the serum hs-CRP of all subjects,to compare the various indicators between MCI group and normal cognitive function group,to analyze the correlation between hs-CRP level and MCI risk,and the correlation between hs-CRP and cognitive score on orientation,memory,attention,calculation and language ability of MCI patients.Results There were 3127 people [including 1518 people in rural areas(48.5%),1609 people in city(51.5%)] were included in the study,among which 62 cases were diagnosed MCI,25 cases were diagnosed dementia and cognition of 3040 cases were normal.Statistical analysis indicated that hs-CRP levels correlated with the risk of MCI,the higher the concentration of hs-CRP was,the higher the risk of MCI was(β=0.183,OR=1.201,95%CI=1.096-1.315,P=0.000);The correlation,between hs-CRP and each item score of MMSE in MCI patients was not distinctive(P0.05).Conclusions It is instructively significant to monitor the variations of concentration of serum hs-CRP for the selection of cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».