Investigation of cognitive function and analysis of related factors in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage after receiving interventional treatment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the postoperative cognitive function in a group of patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage(SAH) who had received interventional therapy, and to analyze the related influence factors. Methods Montreal cognitive assessment(Mo CA) scale was used for dementia rating in 60 SAH patients, who had received interventional therapy, before they were discharged from hospital. Using multifactor logistic regression analysis method, the degree of cognitive impairment was evaluated according to the following three factors : patient's baseline data, disease condition and procedure outcome. The influence of each factor on the cognitive function was assessed. Results The results of Mo CA scale scores indicated that normal cognitive function(26 points) was seen in 20 patients, mild cognitive impairment(14-26 points) in 38 patients, moderate cognitive impairment(9-14 points) in 2 patients and severe cognitive impairment(9 points) in none. Logistic multifactor regression analysis showed that the following three factors were the most important predictors for predicting cognitive function damage in SAH patients after receiving interventional therapy: the age(P =0.04; OR: 1.122, 95% CI: 1.004-1.254), the Fisher grade of bleeding volume(P=0.01; OR: 23.834, 95%CI: 2.059-275.871) and the operation time(P =0.002; OR: 2 893, 95% CI: 19.043-439 500). Conclusion Patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage have certain degree of cognitive impairment. For younger patients with less bleeding, shorter operation time is helpful in reducing the damage of cognitive function.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».