[Effects of carotid endarterectomy on cognitive function in patients with carotid stenosis].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the theraputic effects of carotid endarterectomy (CEA) on cognitive function in patients with carotid stenosis (CAS) and congnitive impairment. METHODS: CEA was performed on 38 patients with CAS from December 2011 to July 2013. There were 26 male and 12 female patients, with an average age of (70 ± 7) years. Patients was underwent neuropsychological examinations (NPEs) including Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at 1 week before and 6 weeks after treatment. Cerebral perfusion was assessed with MR perfusion-weighted imaging and diffusion-weighted inmaging at 1 week before and 6 weeks after treatment. RESULTS: All of the 38 patients completed NPEs and MRI at baseline and 6 weeks after CEA. After therapy, the parameters and the extents of abnormal perfusion was improved, including the decrease of time to peak (29 ± 9 vs. 23 ± 4), relative mean transit time (22 ± 8 vs. 14 ± 6), arrive time (21 ± 8 vs. 15 ± 4) and relative cerebral blood volume (11.6 ± 3.5 vs. 7.5 ± 3.2) (t = 1.31 to 5.24, all P < 0.05). Significant improvement in MoCA (20.4 ± 1.5 vs. 22.0 ± 1.6, t = -4.25, P = 0.000) but MMSE (26.16 ± 1.35 vs. 26.47 ± 1.52, t = -0.96, P = 0.341) was observed. CEA significantly improved the assessment of visuospacial/constructive abilities (2.4 ± 0.9 vs. 2.8 ± 0.7), naming (2.0 ± 0.7 vs. 2.3 ± 0.6), abstraction (1.2 ± 0.7 vs. 1.6 ± 0.6) and attention (2.3 ± 0.6 vs. 2.6 ± 0.5) (t = 0.015 to 0.029, P = 0.015). CONCLUSION: CEA can improve the cognitive function of patients with carotid stenosis as well as the cerebral perfusion of patients and has therapeutic effects on vascular mild cognitive impairment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».