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Enregistrement W2809492543 · doi:10.3389/fneur.2018.00538

Middle Cerebral Artery Pulsatility Index as Predictor of Cognitive Impairment in Hypertensive Patients

2018· article· en· W2809492543 sur OpenAlexaboutno aff
Salim Harris, Teuku Reyhan, Yetty Ramli, Joedo Prihartono, Mohammad Kurniawan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFakultas Kedokteran, Universitas IndonesiaUniversitas Indonesia
Mots-clésPulsatility indexCardiologyCognitive impairmentInternal medicineMiddle cerebral arteryMedicineIndex (typography)Cerebral arteriesPsychologyIschemiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive impairment is a manifestation of cerebrovascular disease regarding hypertension and other degenerative diseases which has become a global health issue due to increased life expectancy. Recently, gold standard used for diagnosing vascular cognitive impairment (VCI) requires a combination of neurophysiological approach and magnetic resonance imaging (MRI). Neurosonological approach by measuring pulsatility index (PI) of the middle cerebral artery (MCA) using Trans Cranial Doppler (TCD) hopefully can be used as an affordable alternative predictor of VCI in patients with hypertension. Methods: A cross-sectional study was conducted at Outpatient Clinic of Department of Neurology in Ciptomangunkusumo Hospital, Jakarta. Sixty-six hypertensive subjects with no macrovascular complication were selected and screened using Montreal Cognitive Assesment-Indonesia version (MoCA-Ina) to determine their cognitive status. Subjects were categorized into two groups; subjects with scores ≥26 were classified as normal cognitive group, while subjects with scores <26 were classified as cognitive impairment group. Both groups then underwent TCD examination to determine bilateral MCA PI. Results: There was a significant difference between MCA PI in both groups; it was higher in cognitive impairment group than normal group (p<0.001). Subjects with increased left MCA PI were more likely to suffer cognitive impairment than those with increased right MCA PI. Conclusion: MCA PI can be used as a predictor for cognitive impairment in hypertensive subjects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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