Assessment of cognitive function in patients with alcohol dependence: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to evaluate cognition in patients with alcohol dependence. During the past decade, there has been an increasing interest in the evaluation of cognitive function in substance use disorders. Substance use includes the use of licit substance such as alcohol, tobacco, and diversion of drugs as well as illicit substances. Alcohol in beverage form is among the most widely used psychoactive drugs in the world, and it has dependence-producing properties. Ethanol in alcohol is a chemical and after consumption has a multitude of effects. Aims and Objectives: The aim of this study was to assess the cognitive functions in patients with alcohol dependence as compared to the normal controls using Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Materials and Methods: This study included 44 patients with alcohol dependence diagnosed as per international classification of disease tenth edition criteria with a mean age of 43.61 ± 7.38. Cognition was tested using a sensitive battery of psychometric testing MMSE and MoCA. Results: Compared with healthy controls (n = 44), patients had lower total scores of cognitive testing MMSE (P = 0.010) and MoCA (P = 0.000). Conclusion: Our results indicted cognitive impairment in patients with alcohol dependence. This is important to determine prognosis and managing patients. [Natl J Physiol Pharm Pharmacol 2018; 8(3.000): 337-340]
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».