Association of mild cognitive impairment with coronary artery disease in elderly patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the relationship between coronary artery disease, other vascular risk factors and mild cognitive impairment in elderly patients. Methods A total of 196 inpatients were collected from the departments of cardiovascular internal medicine from April to September 2015.The unified questionnaires of cognitive status and standardized survey were developed. The patients were divided into 133 cases of mild cognitive impairment and 63 cases of cognitively normal by Montreal Cognitive Assessment Scale. The patients were divided into 79 cases of coronary heart disease and 117 cases of negative control by coronary angiography. Coronary artery disease and other vascular risk factors for mild cognitive impairment were analyzed. Results The levels of education and proportion of coronary heart disease were (9.23±4.34) years and 45.9%(61/133) in mild cognitive impairment patients, and (12.27±3.79) years and 28.6% (18/63) in cognitively normal patients. There were significant differences between the two(t = 4.77, P< 0.05, χ2=5.31, P< 0.05). Multivariate Logistic regression analysis showed that degree of education was a protective factor for mild cognitive impairment with odds ratio (OR) 0.86, 95% confidence interval (CI) 0.77 to 0.91 and P = 0.00. Coronary heart disease was an independent risk factor for mild cognitive impairment (OR=2.02, 95%CI 1.03 to 4.00; P = 0.04) . The total scores of Montreal Cognitive Assessment Scale and delayed memory were (20.9±4.8), (22.4±5.6) points and (2.1±1.6), (2.6±1.8) points in coronary heart disease and negative control patients. There were significant differences between the two (t=1.98, 4.77, all P<0.05). Conclusions The degree of education is a protective factor for mild cognitive impairment. Coronary heart disease is an independent risk factor for mild cognitive impairment, and it mainly impairs delayed memory ability. Key words: Coronary artery disease; Cognition disorders; Risk factors; Neuropsychological tests; Aged
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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) | 0,000 | 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 ».