The relationship between cognitive function and arterial partial pressure O2 in patients with COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high incidence of cognition disorders in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients represents a main focus in public health field recently. Thus, we tried to explore relationship between cognitive function and arterial partial pressure O2 (PaO2) in patients with COPD as assessed by Mini-mental State Examination (MMSE) and/or Montreal Cognitive Assessment (MoCA). MATERIALS AND METHODS: Medical and scientific literature databases, such as Web of Science, PubMed, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, and Wanfang Database, were searched independently by 2 reviewers until February 2016. Correlation coefficient (r or rs) values were obtained from each study, and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using STATA12.0 software. RESULTS: A total of 2049 studies were produced, and 9 of which were analyzed (714 participants) in the meta-analysis. The pooled r observed medium relationship for all selected studies (r = 0.405, 95% CI 0.31-0.55), and notable heterogeneity was also tested between studies (χ = 17.72, P = .023; I = 54.9%). After the sensitivity and subgroup analysis, the heterogeneity significantly decreased. Subgroup analysis showed that MMSE score was stronger correlation between PaO2 and cognitive function than MoCA score in the COPD patients. Begg test did not indicate potential risk of publication bias. CONCLUSIONS: There was a negative correlation between cognitive function and anoxia in patients with COPD, so it may be extremely essential to predict and improve the status of hypoxia in COPD patients.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».