Incidence and risk factors of cognitive impairment in patients with vascular risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective To screen the patients with vascular risk factors from clinic by applying self-identification and screening stools,discuss the incidence and risk factors of cognitive impairment,and provide evidence for early identification of vascular cognitive impairment(VCI).Methods Taking Mini-Mental State Examination(MMSE) and Montreal Cognitive Assessment(MoCA) as diagnosis basis,601 patients with vascular risk factors were divided into normal group,mild cognitive impairment group(mVCI group) and vascular dementia group(VD group).The incidence and risk factors of cognitive impairment were analyzed.Results Among 601 patients,230 in normal group,215 in mVCI group and 165 in VD group.There were 380 patients with cognitive impairment in 610 patients(62.3%).The sexual distribution was treated with chi-square test in three groups and results showed no significant difference in ratio of male and female(P0.05).The age distribution was treated with variance analysis and the result showed a statistical significance(P0.01).Conclusion The screening has found that most of patients have cognitive impairment in varying degrees,which indicates it is very important that early identification and screening for cognitive function in the patients with vascular risk factors.The sex was not risk factor but age is one of risk factors in the patients 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 ».