Clinical efficacy of donepezil hydrochloride in treatment of elderly patients with mild cognitive impairment and their EEG feature evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the clinical efficacy of donepezil hydrochloride in the treatment of elderly patients with mild cognitive impairment (MCI) and changes of their electroencephalogram (EEG) and event related potential (ERP) P300. Methods One hundred and fifteen patients with MCI,admitted to our hospital from January 2009 to March 2010,were randomly divided into treatment group (hydrochloride donepezil combined with ginkgo biloba,n=58) and control group (single-use ginkgo biloba,n=57).Mini-mental state examination (MMSE) scores,changes of P300 and EEG were used to assess the effect of donepezil hydrochloride. Results After 12 months of treatment,MMSE scores in both groups improved,and the MMSE scores in the treatment group were significantly higher than those in the control group or treatment group before treatment (P＜0.05). The abnormal rate of EEG in the treatment group (25.86％) was significantly lower than that in the control group (45.61％),and the difference was statistically significance (P＜0.05).The latency of P300 was decreased and the amplitude was increased in both groups,but more obvious changes were observed in the treatment group as compared with those in the control group and treatment group before treatment (P＜0.05).The clinical efficacy of treatment group was significantly better than that of control group (P＜0.05). Conclusion As compared with ginkgo biloba,donepezil can significant improve the treatment efficacy of cognitive ability in patients with MCI and the state of brain electrical activity,which indicates that donepezil is valuable in the treatment of elderly MCI. Key words: Mild cognitive impairment; Donepezil hydrochloride; Ginkgo bilob; Mini-mental state examination; Electroencephalogram; Event-related potential; The elderly
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».