The clinical risk factors of cerebral microbleeds and its relationship with cognitive dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To explore the risk factors of cerebral microbleeds (CMBs) and the relationship between CMBs and cognitive impairment, and to provide more theoretical basis for the prevention and treatment of CMBs and vascular cognitive impairment. Method The CMBs group was classified according to the number and location. The basic clinical data were collected and the subjects all received the cognitive tests using Mini‐Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Neuropsychological Assessment Scales. Result A total of 138 subjects [71 participants in CMBs group and 67 as control] were enrolled, with an average age of 64.36±10.14 years. Ordered logistic regression analysis showed diastolic blood pressure (OR=1.05, 95% CI: 1.01‐1.09), history of ischemic stroke and transient ischemic attack (TIA) (OR=7.74, 95% CI: 2.74) ‐21.88), white matter hyperintensities (OR = 2.01, 95% CI: 1.46‐2.78) are independently associated with CMBs (P<0.05). Spearman correlation analysis showed that MMSE, MoCA, memory and executive function were correlated with CMBs (MMSE r=‐0.24, P=0.005; MoCA r=‐0.32, P<0.001; memory r=‐0.28, P=0.001; execution function r = ‐0.33, P<0.001). Multivariate linear regression analysis showed that MoCA score, memory and executive function were negatively correlated with CMBs number after adjusting for gender, age, years of education, other imaging biomarkers of cerebral small vessel disease and vascular risk factors (MoCA β=‐0.88, P=0.012; memory β = ‐0.22, P = 0.002; executive function β = ‐0.13, P = 0.001). As for the location, the results showed that the executive function of patients with strict lobe CMBs was lower than that of control group (P=0.046). In terms of speed and motion control, the differences between deep group and control group (P=0.037), deep group and infratentorial group (P=0.005) were statistically significant. Conclusion Diastolic blood pressure, history of ischemic stroke / TIA, white matter hyperintensities were independent risk factors for CMBs. CMBs are associated with cognitive dysfunction. CMBs in the strict lobe area are associated with the decline of executive function, and CMBs in the deep area are associated with the decline of speed and motor control ability.
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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) | 0,003 | 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 ».