Association between Serum 25-Hydroxyvitamin D Level and Cognitive Impairment in Patients with White Matter Lesions: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to observe the relationship between serum 25-hydroxyvitamin D (25-[OH] D) and different cognitive domains, and to evaluate the predictive value of 25-(OH) D level for cognitive impairment in patients with white matter lesions (WML). METHODS: The differences in clinical data including 25-(OH) D were analyzed between cognitive normality (n = 87) and impairment (n = 139) groups, and variant cognitive domains were analyzed between groups of different levels of serum 25-(OH) D. Risk factors for cognitive impairments were evaluated with multivariate logistic regression analysis; a receiver operating characteristic (ROC) curve of 25-(OH) D levels was used to examine the association between 25-(OH) D and WML with cognitive dysfunction. RESULTS: As the severity of WML increased, the proportion of patients with a low level of serum 25-(OH) D increased (p < 0.05). The total MoCA (Montreal Cognitive Assessment) scores and all domain scores except naming were significantly lower in patients with low levels of serum 25-(OH) D than in patients with high levels of serum 25-(OH) D (p < 0.05). Multivariate logistic regression analyses showed that serum 25-(OH) D levels were independently correlated with cognitive impairment. In the ROC analysis, the optimal cut-off value for 25-(OH) D was 17.53 with 76% sensitivity and 70% specificity (AUC =0.751, 95% CI: 0.674-0.819, p < 0.05). CONCLUSION: We observed that vitamin D deficiency is associated with multiple areas of cognitive impairment and that it is an independent risk factor for cognitive impairment in WML.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».