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Enregistrement W2771933035 · doi:10.1097/md.0000000000008387

Correlation study of Framingham risk score and vascular dementia

2017· article· en· W2771933035 sur OpenAlexaff
Shanshan Li, Jie Zheng, Bin Mei, Han-Yao Wang, Miao Zheng, Kai Zheng

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineFramingham Risk ScoreDementiaVascular dementiaCorrelationFramingham Heart StudyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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