Association of stroke risk profile and vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlation between Framingham stroke risk profile(FSRP) and vascular cognitive impairment in stroke-free patients with cerebrovascular risk factors. Methods One hundred and eighty-four stroke-free subjects, selected from Zhejiang hospital, were divided into low risk group (56 subjects), moderate risk group (70 subjects) and high risk group (58 subjects) according to their FSRP score, and their cognitive function including memory ability, attention, executive function and language ability were assessed by Montreal cognitive assessment (MoCA), auditory verbal learning test(AVLT), digit symbol test, trail making test(TMT), digit span and verbal fluency test. Results The total MoCA scores which were (7.2±4.6), (13.8±3.9), (29.6±12.7)respectively, AVLT-delay recall scores which were(8.2±1.6), (6.7±1.4), (5.9±1.5)respectively, and digit symbol test score which were(34.7±9.3), (32.6±16.4), (29.7±13.6) respectively in low, intermediate and high risk groups, decreased with the increasing risk of stroke(P<0.05). The elapsed time in TMT-B which were (115.2±36.9)s, (147.6±44.8)s, (173.9±58.5)s respectively in low, intermediate and high risk groups, prolonged with the increasing risk of stroke (P<0.05). FSRP was associated with cognitive function, but inversely related to MoCA, AVLT-delay recall, digit symbol test, TMT-B and digit span fall back (P<0.05), but positively related to consuming time in TMT-B(P<0.05). Multivariate regression analysis showed that advanced age, hypertension, diabetes and smoking were the risk factors for vascular cognitive impairment(P<0.05). Conclusion Advanced age, smoking, hypertension and diabetes are the most important in vascular risk factors for cognitive impairment. Vascular risk factors can damage cognitive function with the increased risk of stroke, among which delayed recall and executive function are the main affected cognitive area. Key words: Vascular cognitive impairment; Framingham stroke risk profile; Risk factor
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».