Risk factors of vascular cognitive impairment in patients after stroke at early stage
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze the risk factors of vascular cognitive impairment in patients after stroke at early stage,Methods Three hundred patients with stroke at early stage were chosen in our study; their age,gender,levels of blood pressure,lipids and HbA1c,homocysteine (Hcy),and high-sensitivity C-reactive protein (HS-CRP),atrial fibrillation,smoking,drinking and lesion sites were detected.Based on the scores in Montreal Cognitive Scale 30 d after the onset,statistical analysis was performed on the above factors.Results Univariate analysis showed that age,atrial fibrillation,levels of HbA1c and blood pressure,lesion sites,HS-CRP level,and Hcy level were significantly associated with the vascular cognitive impairment.Further logistic regression analysis indicated that levels of HbA1c and blood pressure,and lesion sites,and HS-CRP and Hcy levels were the independent risk factors (OR=1.489,P=0.021,95％CI:1.054～1.956; OR=1.134,P=0.027,95％CI:1.011～1.130; OR=3.124,P=0.028,95％CI:1.167～3.012; OR=2.476,P=0.029,95％CI:1.897～2.245; OR=2.132,P=0.032,95％CI:1.097～2.323).Conclusion Levels of HbA1c and blood pressure,and lesion sites,and HS-CRP and Hcy levels can serve as the predictive indexes of vascular cognitive impairment in patients after stroke at early stage. Key words: Stroke; Vascular cognitive impairment; 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 | 0,001 |
| 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 ».