Lower Extremity Artery Disease and Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The association between cerebrovascular disease and cognitive impairment is well known, but the impact of lower extremity arterial disease (LEAD) on neuropsychological performance is less established. Objectives The aim of this study was to investigate the influence of LEAD on cognitive impairment. Materials and Methods A total of 20 patients with LEAD, classified by Fountain’s stage IIB, qualified for revascularization surgery has been included in this prospective study. Neuropsychological assessments have been done using MoCA and CANTAB test. Fifteen patients qualified for hernia surgery, without peripheral artery disease served as a control group. Linear regression model has been applied to assess the connection between LEAD and cognitive impairment. Results Differences between the study groups reach significance in both MoCA and CANTAB test. In MoCA test, patients with LEAD had lower levels of performance in attention (p = 0.0254), visuospatial/executive (p = 0.0343) and delayed recall (p = 0.0032). The mean MoCA score was below 26 points. In CANTAB test, patients with LEAD performed worse in visual memory and learning. After adjusted for common cerebrovascular risk factors, LEAD was significantly correlated with cognitive impairment defined as MoCA score < 26 points. Conclusions Lower extremity artery disease is associated with cognitive impairment independently of cerebrovascular risk factors.
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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 ».