Impact of hypertension on cognitive performance in individuals with high level of education
Notice bibliographique
Résumé
Education is considered to provide a cognitive and neurological reserve through neuronal changes or increased efficacy of processing networks.The hypothesis of cognitive reserve asserts that older individuals with greater experiential resources exhibit better cognitive functioning and are able to tolerate higher levels of brain pathology before displaying clinical symptoms.Hypertension is linked to cognitive impairment.We evaluated the impact of hypertension on cognitive performance in hypertensive patients with high level of education.In a cross-sectional study 163 patients (61 normotensive and 102 hypertensive) with 9 or higher schooling years were comparatively evaluated.Hypertension was defined as blood pressure (BP) levels ≥140/90 mmHg or use of antihypertensive drugs.The mini-mental state examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and a validated comprehensive battery of neuropsychological tests that assessed 6 main cognitive domains were used to determine cognitive function.Hypertension group had higher weigh, BMI and lower education level and family income.Hypertension group performed worse either on MMSE (27.7 ± 1.9 vs 28.3 ± 1.7, p=0.049) or MoCA (25.2 ± 2.6 vs 26.1 ± 2.5, p=0.022); similar poorer performance in hypertensive group were also seen at different domains on neuropsychological evaluation.We concluded that even in those with high level of education, patients with hypertension have poorer cognitive performance compared to control pairs.
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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 ».