Correlation study of Framingham risk score and vascular dementia
Notice bibliographique
Résumé
Vascular dementia (VaD) is one of the most common forms of dementia, and second only to Alzheimer's disease. The purpose of this study was to evaluate the potential diagnostic value of Framingham risk score (FRS) in VaD by investigating the relationship among cardiovascular risks, FRS, and VaD.Data were collected from patients (n = 130) at Tongji Hospital in Wuhan, China. They were divided into 2 groups, including the control group (n = 70) and the VaD group (n = 60). Statistical methods including t-test, logistic regression model, multiple linear regression model, and receiver-operating characteristic (ROC) curve were adopted for the assessment.A significant difference (all P < .05) was observed in systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), pulse pressure, total cholesterol (TC), homosysteine (HCY), glycosylated hemoglobin A1c (HbA1c), FRS, and cerebral white matter lesions (WMLs) between the 2 groups, even after adjusting for age (both P < .05). Age [odds ratio (OR) = 1.20; P = .002], FRS (OR = 1.55; P = .006), and WMLs (OR = 10.17; P = .011) were independent prognostic factors for VaD. The area under the ROC curve (AUC) of FRS for VaD diagnosis prediction was 0.830 (95% confidence interval, 95% CI: 0.730∼ 0.929). There was a significant difference in the AUC between WMLs and WMLs combined with FRS (0.788 (95% CI: 0.667 ∼ 0.880) versus 0.863 (95% CI: 0.754 ∼ 0.936, P = .049). Age, HbA1c, and FRS were negatively correlated with the mini-mental state examination (MMSE) scores (all P < .05) in the VaD group. Moreover, multiple stepwise linear regression analysis showed that the age and FRS were independent predictors of MMSE scores.FRS has a moderate predictive value for the VaD diagnosis, and also increases the risk of cognitive decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».