Study of cognitive function in patients with lacunar infarction associated with leukoaraiosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effect of different degrees of ischemic white matter lesions on the cognitive function in patients with lacunar infarction.Method One hundred twelve consecutive patients with lacunar infarction were collected.Age-related white matter changes rating scale(ARWMCRs) was used,and according to the results of ARWMCRs scores,the patients were divided into mild(n =34, 0-3 scores),moderate(n = 43,4-7 scores),and severe(n = 35,8-24 scores)groups.The national health institutes of stroke scale(NIHSS)and the modified Rankin scale(mRS)scores were used to assess the degree of neurological deficit.The mini-mental status scale(MMSE)and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA)were used for neuropsychological tests,and event-related potential two-tone sequence auditory P300(2t-P300)wave was used for neural electrophysiological examination.The cognitive function was evaluated.The cognitive function among all groups was compared.Results ①There were significant differences in comparison of the MoCA scores among the three groups.Only the mRS score and the MMSE score in the severe group were lower than those in the mild and moderate groups.There were significant differences(P0.05).②The latency of P300 wave in the severe group was higher than that in the moder- ate and mild groups,and the latency of P300 wave in the moderate group was higher than that in the mild group.There was significant difference(P0.05).The amplitude of P300 wave in the severe group was lower than that in the moderate group and mild group.There were significant differences(P0.05). ③The ARWMCRs score in patients with white matter lesions was negatively correlated with the MMSE score,MoCA score,and amplitude of P300 wave.It was positively correlated with the latency of P300 wave and mRS score.Conclusion White matter lesions impact the cognitive function in patients with lacunar infarction.The more severe the white matter lesions,the more significant decline in cognitive function.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».