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Enregistrement W2980978508 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.3437

P3‐403: CLINICAL AND IMAGING CHARACTERISTICS OF NONHYPERTENSIVE CEREBRAL SMALL VESSEL DISEASE

2019· article· en· W2980978508 sur OpenAlexaboutno aff
Jae‐Sung Lim, Keon‐Joo Lee, Beom Joon Kim, Hee‐Joon Bae

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyStroke (engine)Internal medicineBlood pressureLeft ventricular hypertrophyDiabetes mellitusDementiaAtrial fibrillationOutpatient clinicProspective cohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small vessel disease (SVD) affects cognitive function in not only vascular cognitive impairment but also neurodegenerative dementia. Hypertension is one of the most important determinants of SVD. A significant number of patients develop SVD regardless of hypertension. However, it is not well known about the distribution, severity, and clinical impact of SVD in patients without hypertension. This study aimed to investigate the characteristics of non-hypertensive SVD. This is a single-center prospective observational study with nested case-control design. Using a prospective stroke registry, non-hypertension was defined as meeting all the following criteria: i) no history of hypertension prior to stroke, ii) no antihypertensive medication before admission, at discharge, and during outpatient care until one year from stroke onset, iii) mean systolic blood pressure <140 mmHg and diastolic blood pressure <90 mmHg from 4 days after hospitalization to discharge, and iv) no left ventricular hypertrophy in electrocardiography. Hypertension was defined as the case in which an antihypertensive drug was prescribed in a past medical history or was administered at discharge. The hypertensive controls were matched with non-hypertensive cases using age and sex as matching variables (1:1 exact match). SVD was defined according to STRIVE criteria. SVD lesions were registered on the Montreal Neurological Institute templates, and lesion frequency map was reconstructed using in-house MATLAB code. Characteristic patterns of SVD distribution explored by comparisons between cases and controls. A total of 704 subjects were included, and mean age was 68.9±10.7 years. In the hypertensive group, diabetes, hyperlipidemia, atrial fibrillation, coronary artery disease, and antithrombotic agents use was significantly higher than the non-hypertensive group. In the non-hypertensive group, white matter hyperintensities lesion map revealed that the anterior temporal and inferior frontal areas were more frequently involved, and cerebral microbleeds were more frequently observed in the occipital cortex. In the case of lacunar infarction, the non-hypertensive group had fewer lesions in brainstem. We will investigate the interrelationships between these image factors and cognitive functions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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