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Enregistrement W3032390016 · doi:10.3760/cma.j.issn.1673-4165.2014.02.004

Cognitive impairment in patient with lacunar infarct and white matter lesion

2014· article· en· W3032390016 sur OpenAlexaboutno aff
Yonghong Zhang, Xin Wang, Li Zhang

Notice bibliographique

RevueInt J Cerebrovasc Dis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentHyperintensityMedicineInternal medicineCognitionAnxietyDepression (economics)DementiaCognitive impairmentPsychologyPhysical therapyMagnetic resonance imagingPsychiatryRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To investigate the features and its risk factors for cognitive impairment in patients with lacunar infarct (LI) and white matter lesion (WML).Methods The inpatients with LI and WML aged 65 to 75 years old were enrolled. Their demographic and clinical data were collected. LI and WML were diagnosed by magnetic resonance imaging (MRI). Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) was used to evaluate cognitive function. Self-Rating Depression Scale and Hamilton Anxiety Scale were used to exclude patients with depression and anxiety. The patients were divided into either a cognitive impairment group or a normal cognitive function group. The demographic and clinical data of both groups were compared. Multivariate logistic regression analysis was used to analyze and determine the indenendent riskfactors for cognitive impairment. The characteristics of cognitive impairment of LI and WML were compared. Results A total of 130 patients with LI or WML were enrolled, 92 of them had cognitive impairment, and 38 had normal cognitive function; 85 had LI, and 45 had WML; 53 were males and 77 were females. Univariate analysis showed that years of education in the cognitive impairment group (7.54 ±4. 65 years vs. 11.29 ±3.17 years; t =4. 286, P =0. 001) was significantly lower than that of the normal cognitive function group, while the constituent ratios of hypertension (54. 6% vs. 16.2% ;X2 =4. 477, P = 0. 018), hyperlipidemia (53. 1% vs. 16.2% ;X2 =5. 263; P =0. 044), diabetes mellitus (46. 9% vs. 10.8% ; X2 =3. 827, P =0. 017), as well as LI (43.8% vs. 21.5% ;X2 =3. 928, P =0. 015) and WML (26. 9% vs. 7.7% ;X2 =4. 072, P =0. 009) were significantly higher than those of the normal cognitive function group. Multivariate logistic regression analysis showed that years of education (odds ratio [ OR], 1. 305, 95% confidence interval [ CI] 1. 104 -7. 975; P =0. 001), diabetes mellitus (OR 1. 328, 95% CI 1. 292 -3. 422; P =0. 015), hypertension (OR 1. 978, 95% CI 1. 034 -5. 443; P =0. 028, LI (OR 1. 224, 95% CI 1. 004 - 2. 007; P=0. 013), and WML (OR 1. 489, 95% CI 1. 202 -3. 778; P=0. 010) were the independent risk factors for cognitive impairment. The total MoCA score (21.61 ± 5.33 vs. 19. 19 ± 7.07; t = 1. 841, P = 0. 038) and cube copy (0.43 ± 0. 50 vs. O. 31 ± 0. 47; t = 1. 104, P = 0. 010), clock drawing test (2.53 -± 0. 89 vs. 2.04 ± 1.22; t =2. 229, P =0. 008), letters identification (0. 85 ±0. 36 vs. O. 62 ±0. 50; t =2. 585, P = =0. 000), and 100 minus 7 consecutively (2. 62 ±0. 79 vs. 2. 19 ±1.17; t =2. 113; P =0. 001) of the WML group were significantly lower than those of the LI group. Conclusions The patients with LI and WML often had cognitive impairment, and the cognitive impairment in patients with WML was more serious. Years of education, hypertension and diabetes were the independent risk factors for cognitive impairment in patients with LI and WML. Visuospatial executive function and attention damage in patients with WML were severer than those of the patients with LI. Key words: Stroke, Lacunar;  Leukoencephalopathies;  Cognition Disorders;  Magnetic ResonanceImaging;  Risk Factors

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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