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Enregistrement W2604800043 · doi:10.1038/srep45926

Effect of Vitamin D Replacement on Cognition in Multiple Sclerosis Patients

2017· article· en· W2604800043 sur OpenAlexaboutno aff
Hala Darwish, Ribal Haddad, Sahar Osman, Stephanie Ghassan, Bassem Yamout, Hani Tamim, Samia J. Khoury

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican University of Beirut
Mots-clésVitamin D and neurologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineMontreal Cognitive AssessmentCognitionStroop effectConfoundingVerbal learningInternal medicineVerbal memoryMultiple sclerosisAudiologyGastroenterologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple Sclerosis is associated with deficient serum 25 hydroxyvitamin D (25 (OH)D) level and cognitive impairment. The aim of this study is to evaluate cognitive performance in MS patients with deficient 25 (OH)D (<25 ng/ml) compared to patients with sufficient levels (>35 ng/ml), then to evaluate the change in cognitive performance after 3 months of vitamin D3 oral replacement. Eighty-eight MS patients with relapsing remitting and clinically isolated type of MS, older than 18 years treated with interferon beta were enrolled. Cognitive testing was performed at baseline and at 3 months using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Stroop, Symbol Digit Modalities (SDMT) and Brief Visuospatial Memory Test (BVMT-R). Serum 25 (OH)D was measured at baseline and at the end of the study. Vitamin D3 replacement improved the MS patients’ cognitive performance after 3 months on the MoCA and BVMT-Delayed Recall (DR). Sufficient serum 25 (OH)D level predicted better cognitive performance on the BVMT-DR at baseline (β: 1.74, p: <0.008) and 3 months (β: 1.93, p: <0.01) after adjusting for all measured confounding variables. Vitamin D3 replacement could improve cognitive performance in MS patients and make a significant difference in the patient’s quality of life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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