Comparison of Cognitive Functions between Paroxysmal and Persistent Atrial Fibrillation Patients without Clinical Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare cognitive functions between paroxysmal and persistent atrial fibrillation patients without clinical stroke, in terms of MoCA-Ina total score and MoCA-Ina cognitive subdomains scores. Methods: A comparative study that compared MoCA-Ina scores between paroxysmal and persistent AF patients without clinical stroke, who came for treatment at the Cardiology Clinic Dr. Hasan Sadikin General Hospital, Bandung and Dustira Hospital, Cimahi from September 2018–January 2019. Results: Sixty four subjects were recruited, consisted of 24 paroxysmal and 40 persistent AF patients. There were no difference in clinical characteristics between two groups, except that there were more subjects in the persistent AF group using anticoagulants therapy: 97.5% vs 62.5% (p=0.005) and more prevalence of type 2 Diabetes Mellitus in the paroxysmal AF group: 25% vs 2.5% (p=0.009). Cognitive impairment (MoCA-Ina score <25) were seen in 70.8% of paroxysmal AF group and 82.5% of persistent AF group (p=0.274). The mean MoCA-Ina total score in the paroxysmal and persistent AF groups were 21.04±4.75 vs 20.70±4.21 (p=0.989), respectively. The median MoCA-Ina cognitive subdomains scores were similar for the two groups (p>0.05).Conclusion: There were no differences in cognitive functions between paroxysmal and persistent AF patients, both in terms of MoCA-Ina total score and MoCA-Ina cognitive subdomains scores, although in both groups had cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».