Cognitive features of white matter lesions accompanied by different risk factors of cerebrovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between different risk factors and the cognitive impairment of white matter lesions (WML) remains poorly understood. OBJECTIVES: To investigate the features of cognitive impairment of patients diagnosed with WML accompanied by different risk factors of cerebrovascular diseases. MATERIAL AND METHODS: A total of 157 cases of WML patients were divided into no risk factor group (n = 26), hypertension group (n = 35), diabetes mellitus group (n = 27), dyslipidemia group (n = 30), and mixed factors group (n = 39). RESULTS: The severity of WML (Fazekas score) in the hypertension and mixed factors groups was higher than in the non-risk factors group. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores in the hypertension and mixed factors groups were lower than in the non-risk factors group. The scores of MoCA, immediate memory and delayed recall in the hypertension and mixed factors groups with Fazekas score ≥3 were lower than in the peer group with Fazekas score <3. The scores of MoCA and immediate memory in the hypertension and mixed factors groups with Fazekas score ≥3 were lower than in the non-risk factors group with Fazekas score ≥3. CONCLUSIONS: Hypertension aggravates the severity of WML and cognitive impairment. The severity of WML is positively correlated with the severity of cognitive impairment accompanied by these risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».