Lacunar infarction aggravates the cognitive deficit in the elderly with white matter lesion
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral white matter lesion (WML) and lacunar infarction (LI) were primary causes of cognitive deficit. Our study aimed to investigate the correlation between LI and cognitive deficit in the elderly with WML. A total of 118 participants (96 WML patients and 22 controls) were consecutively enrolled according to neuroimaging diagnosis of magnetic resonance imaging for this retrospective study. Neuroimaging evaluation and cognitive function assessment were analyzed. Compared with the controls, moderate and severe WML groups had significantly lower scores of Mini-mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Most cognitive domains of MOCA scores decreased, corresponding to the severity of WMLs. While there was no significant difference in score of MMSE between deep WML (DWML) and periventricular WML (PVL) groups, the scores of visuospatial/executive and naming function domains of MOCA appeared to be low in the DWML group. The scores of MMSE and MOCA were higher in only WMLs (WML-) group than WMLs combined with LIs (WML+) group, except for the naming cognitive domain. Moreover, LIs were independently correlated with the cognitive deficit in the elderly with WMLs. In the elderly with WMLs, the presence of LIs is associated with further aggravation of cognitive deficit.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».