Extraction and distribution of vascular mild cognitive impairment syndrome factors based on factor analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To explore the syndrome factors distribution for vascular mild cognitive impairment,in order to provide the evidence for the standardization of syndrome differentation.Methods:803 cases of vascular mild cognitive impairment were selected from multi-centers.Factor analysis was used to find out the common syndrome factors.Then,the distribution of syndrome factors was summary.Results:The distribution of the 6 syndrome factors were:patients with qi deficiency up to 25.90%, followed by blood stasis(18.31%),phlegm(16.94%),yin deficiency(14.32%),yang deficiency(13.57%),fire(10.96%).The main involved organs were the kidney and liver,followed by the heart and spleen.Patients with higher MoCA score manifested commonly as qi deficiency,phlegm,blood stasis.Patients with lower MoCA score manifested commonly as qi deficiency,yang deficiency,blood stasis.There was positively correlation between the number of damaged cognitive function sub-items and qi deficiency score,and the correlation coefficient was 0.135(P0.01).Conclusion:The syndrome factors of take deficiency as root cause and blood stasis,phlegm camee as symptoms cause and evolved with the progress of the.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».