Difference of cognitive impairment in ischemic stroke patients based on hemiparesis side at Atma Jaya Hospital, Indonesia, 2014‐2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive impairment in stroke patients can decrease their quality of life. The characteristics of cognitive impairment may be different based on the lesion’s location. Objective was to assess the difference of cognitive function in ischemic stroke patients based on hemiparesis side. Method A cross‐sectional research on 125 ischemic stroke patients in Atma Jaya Hospital 2014‐2018. Analyzed data includes age, hemiparesis side, MMSE and MoCA‐INA scores. Data was analyzed using univariate and bivariate Mann‐Whitney test. Result Patients with left hemiparesis had higher scores in all categories of MMSE and MoCA‐INA than patients with right hemiparesis. In patients aged less than 55 years old, MoCA‐INA results showed that left hemiparesis had a significantly higher language score (p=0,030); but naming, delayed recall, and orientation scores were higher in right hemiparesis. In patients aged more than 55 years old, scores for visuospatial in MMSE and language in MoCA‐INA were higher in right hemiparesis. Conclusion Overall scores for MMSE and MoCA‐INA in left hemiparesis were higher than right hemiparesis, although not significant. Language ability measured with MoCA‐INA was significantly higher in left hemiparesis in patients aged less than 55 years old.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».