THE COMPREHENSIVE EVALUATION OF PATIENTS’ CONDITION IN RECOVERY AND RESIDUAL PERIODS OF ANEURYSMAL SUBARACHNOID HEMORRHAGE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim: is to evaluate peculiarities of clinical and neurological characteristics, quality of life, brain morphometry changes and metabolic deviations of patients, who suffered from aneurysmal subarachnoid hemorrhage. PATIENTS AND METHODS: Materials and methods: In the period of 2016-2019 we examined 114 patients, who signed the informed consent, taking into account their age, clinical and anatomical form of hemorrhage, disease duration, Hunt-Hess severity grade, complications of acute period. Such parameters were evaluated, as clinical and neurological characteristics, the degree of the Barthel index and the modified Rankin scale, cognitive functioning (MoCA), psycho-emotional sphere and quality of life (HADS, SF-36), morphometric parameters based on brain computed tomography measurements, explored the indicators of apoptosis, mitochondrial dysfunction, intracellular oxidative stress. RESULTS: Results: Сephalgia (90,35 %), pyramidal syndrome (53,50 %), sensibility deficit (36,84 %) were leading among the all neurological syndromes. Slight dependence and disability grade was found during assessment of the Barthel index and the modified Rankin scale. In 85,96 % of patiens we revealed cognitive impairment of different severity grades. The anxiety was manifested in 65,79 %, depression - in 64,91 % of patients. Due to the morphometry data, the process of cerebral atrophy was detected (central - in 26,31 % of patients, cortical - in 16,67% and mixed - in 28,07 %). AnV+ and PI+ - cells level exceeded normal values in 2,88 and 1,96 times while the level of JC-1+ and ROS+-cells - in 2,17 and 2,82 times (p<0,01). CONCLUSION: Conclusions: Having studied clinical and neurological, neuropsychological, morphometric and metabolic factors, we found their pathogenetic role in the course of late recovery and residual periods of aneurysmal subarachnoid hemorrhage, that would help us to improve the diagnostic tactics and reveal the predictors of unfavorable outcome.
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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 | 0,000 |
| 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 ».