Relationship between cerebral small vessel disease assessed by magnetic resonance imaging and cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To investigate the relationship between cerebral small vessel disease(CSVD) assessed by magnetic resonance imaging and cognitive impairment.Methods:A total of 93 patients with CSVD,characterized by white matter lesions(WML) and lacunar infarction( LI) were divided into cognitive impairment( CI) and no cognitive impairment(NCI) groups according to Montreal Cognitive Assessment(MoCA).The severity of WML was assessed,and the total number of LI and the numbers of LI in different regions of the brain were recorded.Their correlation with CI was analyzed.Results:As compared with the NCI group,the proportion of alcohol,hypertension and blood TC and LDL-C concentration in CI group were significantly increased( P 0.05);there were no significant differences in the proportion of smokers and diabetes mellitus between two groups(P 0.05).The total number of LI and the scores of WML were significantly increased in CI group than those in NCI group(P 0.01).After controlling the impact of age,sex and the scores of WML,the total number of LI could account for 55.1% of the scores of MoCA.LI numbers in frontal,temporal and basal ganglia area were positively correlated to MoCA scores(P 0.01),while those in parieto-occipital and infratentorial area were not correlated significantly(P 0.05).Conclusion:The WML and the numbers and locations of LI are related to CI symptoms.The numbers of LI at frontal,temperal and basal ganglia areas were independent prediction of CI in patients with CSVD.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».