P2‐265: THE CLINICAL CHARACTERISTICS OF COGNITIVE IMPAIRMENT IN PATIENTS WITH SMALL VESSEL DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
To explore the clinical characteristics of the cognitive disorders in patients with small vessel disease (SVD). A total of 60 patients with SVD and 50 age, gender-matched healthy subjects were recruited consecutively from the department of Neurology, Beijing Chaoyang Hospital. All the participants were performed by a battery of neuropsychological tests. The Fazekas scale was utilized to assess the severity of white matter lesions, and the scale of medial temporal lobe atrophy (MTA) was to evaluate the severity of medial temporal lobe. Patients with SVD were associated with global cognitive function deficits, including the general tests of MMSE (25.9±2.4 vs 28.1±1.7) and MoCA (23.0±3.7 vs 26.2±3.0), and also with performances of AVLD-I, AVLT-D, AVLT-R, TMT-B, Stroop B, Stroop C and DST (P<0.05). The score of MOCA was related negatively with Fazekas scale (r=−0.361, P=0.04). The severity of Fazekas had a positive relationship with the scores of MTA (r=0.449, P=0.032). Patients with SVD are closely correlated to general cognitive impairment, especially with memory decline, attention and executive function, which may be attributed to the impairment of frontal-subcortical circle.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».