Vascular risk and neuroimaging profile of MCI patients in the FINOMAIN Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Asian population has been found to be at a higher risk of developing dementia compared to other races due to the high prevalence of vascular risk factors. Utilization of different modalities that manage these vascular risk factors is the focus of this study in order to prevent progression of dementia among senior citizens with mild cognitive impairment. Method Community‐based participants with MCI were recruited to join the FINOMAIN Study. They were divided into control and intervention groups, to which INDAK (dance therapy) shall be given. Both groups shall receive health education, management of non‐communicable diseases, and nutrition management. 72 participants shall undergo neuroimaging. Hypertension, diabetes mellitus type 2, and dyslipidemia were derived from clinical data and ancillary procedures. Small vessel disease markers (white matter hyperintensity, chronic lacunes, enlarged perivascular spaces, global atrophy, medial temporal lobe atrophy, frontotemporal atrophy, and posterior cortical atrophy) were documented through T1W, T2W, and FLAIR sequences on MRI and with the use scales like Fazekas, modified Staal’s score, and atrophy scores. All MRI assessments were performed by a single neurologist blinded to the clinical and cognitive measures. Cognitive measures had been done including tests for global cognition (MMSE‐P and MoCA‐P). Independent t‐test was used to show descriptive results of both groups. Result 42 subjects had completed MRI as of this writing (18 control group, 24 intervention group) with a mean age of 70 and mean years of education 9.48 years. Only 12% of the subpopulation are males. Markers of noncommunicable diseases did not show significant differences between groups. SVD burden measured through modified Staal’s score showed 2.50+0.985 for the control group and 2.33+0.917 for the intervention group (with a maximum score of 3 points) Fazekas scores for both groups showed moderate WMH burden (2.17+0.786 vs. 2.29+0.859; p = 0.125). MTA scores did not exceed the score of 2 in both groups (1.56+0.784 vs. 1.50+0.590; p = 0.794). Conclusion The subsample of the FINOMAIN study shows comparable demographics, clinical, and neuroimaging findings which is considered as a good pre‐intervention data. Small vessel disease burden in the neuroimaging is quite high in both study groups.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».