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Enregistrement W2936755715 · doi:10.32598/sija.13.special-issue.666

The Relationship Between Memory Impairment and Health Indicators of the Elderly With Parkinson Disease

2019· article· en· W2936755715 sur OpenAlexaboutno aff
Seyede Motahare Hejazi, Hojjat Allah Haghgoo, Ashraf Karbalaei Nouri, Akbar Biglarian, Nazila Akbarfahimi

Notice bibliographique

RevueSalmand · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Social Welfare and Rehabilitation Sciences
Mots-clésDiseaseMemory impairmentParkinson's diseaseGerontologyPsychologyMedicinePsychiatryInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Parkinson Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder affecting motor and cognitive functions.Cognitive impairments are related to different causes such as health indicators.This study aimed to examine the relationship between cognitive impairment and health indicators of patients with PD.Methods & Materials This study was a cross-sectional and descriptive study.By convenience sampling method, a total of 30 PD patients 60-70 years old, diagnosed by a neurologist, were recruited.Cognitive Montreal Test was administrated to measure their global cognitive function.Rey visual test was used to determine their visual memory and the Wechsler test (adult memory) was used to assess their verbal memory.Their sleep quality was assessed by the Pittsburgh Sleep Quality Index.Demographic information and health indicators such as blood pressure were collected via interview.The obtained data were analyzed in SPSS 22. ResultsThe results showed significant relationship between some indicators such as blood pressure with verbal memory (r=-0.514,P=0.004), and sleep disorder (r=-0.421,P=0.031), and visual memory (r=0.368,P=0.045).Conclusion This research revealed that blood pressure and sleep disturbances can affect memory function.Therefore, the cognitive problems in people with PD can be postponed by screening these factors and controlling them with early medical interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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