IMPACT OF CAROTID ENDARTERECTOMY ON COGNITIVE PERFORMANCE AND DEPRESSIVE SYMPTOMS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to evaluate the impact of carotid endarterectomy (CEA) on cognitive performance in patients with severe carotid disease and depressive symptoms, and to explore the possible associations between certain demographics, clinical characteristics, and cognitive function and depression.MATERIALS AND METHODS: The study included 48 patients, who were referred for endarterectomy. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale, while depressive symptoms were assessed using the patient health questionnaire(PHQ-9) scale. An assessment of cognitive and depressive symptoms was performed 1–3 days before surgery, and then six months after.RESULTS: A paired sample t-test found that the difference in the mean MoCA score between the before (=23.37; SD ± 3.27) and the after (=24.69; SD ± 3.68) surgery results was 1.32 (95% CI = 0.48 – 2.16; p= 0.003; Cohen’s d value = 0.95). A paired sample t-test showed that a decrease in mean PHQ-9 score of > 10 for patients six months after CEA (7.5±4.6) was statistically significant (p= 0.019; Cohen’s d value = 1.32) compared with the PHQ-9 scores at baseline (12.6 ± 2.8).CONCLUSION: Carotid artery endarterectomy seems to have beneficial effects on the course of cognitive impairment and depressive symptoms in patients with severe carotid artery stenosis. Demographic, clinical characteristics (age, gender, comorbidities, previous stroke) did not have impact on course of cognitive and depressive symptoms. A limitation in our study was that the number of patients was relatively small, therefore we intend to perform further study with larger case volume to estimate the impact of carotid artery endarterectomy on cognitive functions and depressive symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».