Cognitive impairments in patients with treatment resistant epilepsy: Complex rehabilitation in university clinic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Сognitive deficit significantly affects the quality of life of patients. Aims of research was detection of cognitive impairments of varying degrees in epilepsy, and as well as studying the results of complex treatment in conditions of University clinic, physical and psychological rehabilitation, cognitive training and VNS included. Objectives We studied the features of clinical and psychopathological manifestations of cognitive impairments in patients suffering from epilepsy. Methods The study was attended by 100 patients (35 men and 65 women) who were inpatient care. The following psychodiagnostic techniques were used: the Toronto Cognitive Assessment TorCA, the test of 10 words of Luria, the MOCA test, the Münsterberg test, the quality of life scale, the Hamilton scale of depression and anxiety. Results MCI was observed in 88 % patients, dementia in 12 % (50 % - mild dementia, in 24 % - moderate dementia and in 16% - severe dementia). We used non-pharmacological rehabilitation methods for correction of cognitive impairment in epileptic patients with MCI and mild dementia during 3 mounth.. Improving of cognitive function was observed in 48 % patients, stable level of cognitive function - in 36 %, progressing of cognitive imparment - in 16 % patiens with epilepsy. Conclusions The results of the conducted research indicate the need for further study of the features of cognitive disorders in pharmacologically treatment resistant epilepsy and implementation of training aimed at improving cognitive function and preventing the progression of cognitive impairment in complex treatment of those patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».