Correlation between cognitive function and cerebral microbleeds in patients with small-artery occlusive stroke A prospective case series study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlation between cognitive function and cerebral microbleeds （CMBs） in patients with small artery occlusive stroke （SAO）. Methods The patients with SAO in Nanjing Stroke Registration Program were recruited from January 2011 to May 2011. The Montreal Cognitive Assessment （MoCA） was used to conduct the cognitive evaluation. At the same time, conventional MRI sequences and susceptibility-weighted imaging （SWI） were used to detect CMBs. Results A total of 70 patients with SAO were included in the study, 48 of them had abnormal MoCA scores （〈26 points） and 22 of them had normal MoCAscores （t〉26）. The age of patients （t = -2. 237, P =0. 023）, years of education （t =2. 297, P = 0. 029）, history of hypertension 0（2 = 2. 297, P = 0. 025 ）, severity of white matter hyperintensities （Z = -3.263, P =0. 001） and presence of CMBs （P =0. 001） were associated with the abnormal MoCA scores in patients with SAO. Logistic regression analysis showed that after adjusting for age, sex, white matter lesions, hypertension, diabetes and coronary heart disease, the presence of CMBs （odds ratio 5. 648,95% confidence interval 1. 105-28. 869; P = 0. 038） was still an independent risk factor for abnormal MoCA scores. The more serious of CMBs, the lower the MoCA scores （r = - 0. 532, P 〈 0. 001）. In patients with CMBs, the cognitive domain, such as the total MoCA score （t = 5. 180, P 〈 0. 001）, visuospatial/executive function （t = 3. 924, P 〈 0. 001 ） and attention （t = 4. 309, P 〈 0. 001 ） were impaired significantly. The CMBs at different parts resulted in cognitive impairment in the related fields. Conclusions The numbers of CMBs and their locations were closely associated with cognitive impairment in patients with SAO. Key words: Stroke; Brain ischemia; Cerebral hemorrhage; Cognition disorders; Magnetic resonance imaging
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».