Cognitive impairment in two subtypes of a single subcortical infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single subcortical infarction (SSI) is caused by two main etiological subtypes, which are branch atheromatous disease (BAD) and cerebral small vessel disease (CSVD)-related SSI. We applied the Beijing version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-BJ), the Shape Trail Test (STT), and the Stroop Color and Word Test (SCWT) to investigate the differences in cognitive performance between these two subtypes of SSI. METHODS: Patients with acute SSIs were prospectively enrolled. The differences of MoCA-BJ, STT, and SCWT between the BAD group and CSVD-related SSI group were analyzed. A generalized linear model was used to analyze the associations between SSI patients with different etiological mechanisms and cognitive function. We investigated the correlations between MoCA-BJ, STT, and SCWT using Spearman's correlation analysis and established cut-off scores for Shape Trail Test A (STT-A) and STT-B to identify cognitive impairment in patients with SSI. RESULTS: This study enrolled a total of 106 patients, including 49 and 57 patients with BAD and CSVD-related SSI, respectively. The BAD group performances were worse than those of the CSVD-related SSI group for STT-A (83 [60.5-120.0] vs. 68 [49.0-86.5], P = 0.01), STT-B (204 [151.5-294.5] vs. 153 [126.5-212.5], P = 0.015), and the number of correct answers on Stroop-C (46 [41-49] vs. 49 [45-50], P = 0.035). After adjusting for age, years of education, National Institutes of Health Stroke Scale and lesion location, the performance of SSI patients with different etiological mechanisms still differed significantly for STT-A and STT-B. CONCLUSIONS: BAD patients were more likely to perform worse than CSVD-related SSI patients in the domains of language, attention, executive function, and memory. The mechanism of cognitive impairment after BAD remains unclear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».