Relationship between cerebral white matter lesions and cognitive function disorder in old people with vascular risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the relationship between cerebral white matter lesions(WML)of different severity and the cognitive impairment in old people with vascular risk factors.Methods According to WML score,195 participants with WML were divided into mild WML group,medium WML group and severe WML group.The control group(n= 70) consisted of healthy old people without WML.All participants underwent neuropsychological tests including Mini Mental State Examination,Montreal Cognitive Assessment,Auditory Verbal Learning Test,Logical Memory Test,Rey-Osterrieth Complex Figure Test,Stroop Colour-Word Test,Trail Making Test(Similarity Test,Animals Category Fluency Test,Digital Span Test,Belling Test and Clock Drawing Test.Results The vascular risk factors increased as WML extent aggravated(P0.05).Mild WML group had apparent decline in the memory score,attention score and part of the performance function score compared with the control group,the difference was statistically significant (P0.05,P0.01).The severe WML group had dramatic decline in all cognitive function scores compared with other groups,the differences were statistically significant.All of the cognitive function scores were inversely correlated with severity of WML(P0.01).Conclusion Vascular risk factors could aggravate WML.Mild WML could impair cognitive function,while severe WML showed extensive cognitive impairment.Degree of cognitive impairment was positively correlated to severity of WML in old people with vascular risk factors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».