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Enregistrement W3129103809 · doi:10.1016/j.cccb.2021.100004

Measurement of carotid plaque burden: A tool for predicting and preventing dementia?

2021· article· en· W3129103809 sur OpenAlexaffabout
John Shin, Vladimir Hachinski, Mahmoud Reza Azarpazhooh, Aidin Shariatzadeh, J. David Spence

Notice bibliographique

RevueCerebral Circulation - Cognition and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentDementiaStroke (engine)Internal medicineCognitionCardiologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carotid plaque burden is a strong predictor of stroke risk, and preventing stroke reduces the risk of dementia. Treating carotid plaque burden markedly reduces the risk of stroke. Among patients age 65–80 years attending a stroke prevention clinic, we identified those with a carotid plaque burden in the top 20% of Total Plaque Area (High TPA) and the bottom 20% (Low TPA) and performed cognitive tests: The Montreal Cognitive Assessment test (MoCA), the WAIS-III Digit Symbol-Coding Test (DSST) and Trail-Making Test (TMT) part A and B. There were 31 patients recruited; 11 Low TPA (5 men) and 20 High TPA (17 men), p = 0.04. TPA was 35 ± 25 mm2 in the Low TPA vs.392 ± 169 mm2 in the High TPA group (0.0001). Patients with a high plaque burden had significantly worse performance on all the cognitive tests, all p< 0.05 A high carotid plaque burden identifies patients at risk of cognitive impairment. Because carotid plaque burden is treatable, and treating it markedly reduces the risk of stroke, we suggest that measurement of plaque burden is a useful tool for both prediction of cognitive impairment, and prevention of dementia.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,453

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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