Analysis of cognitive dysfunction and its risk factors in patients with hypertension
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: To observe whether obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) can aggravate the cognitive dysfunction of patients with hypertension (HTN), and to explore other risk factors.One hundred one hypertensive patients were selected for information collection. After the polysomnography test, they were divided into HTN-obstructive sleep apnea (OSA) and HTN groups. The Montreal cognitive assessment and the mini-mental state examination scales were used to appraise the patients' cognitive function. Logistic regressive analysis was used to determine the risk factors of cognitive dysfunction in patients with HTN.Compared with the HTN patients, HTN-OSA patients performed worse in mini-mental state examination (25.5 ± 2.9 vs 23.5 ± 3.2; P = .01) and Montreal cognitive assessment (28 ± 1.58 vs 21.2 ± 3.96; P = .003), and patients in the HTN-OSA group seemed more likely to suffer from dementia (31% vs 66%; P < .01). The apnea-hypopnea index (AHI) in the HTN group was lower than HTN-OSA group. Through multivariate logistic regression analysis, we can found that alcohol drinking, body mass index, long-term medication, diabetes, hypercholesterolemia, coronary heart disease, and OSAS were the independent risk factors of cognitive dysfunction in patients with HTN.OSAS can aggravate the cognitive dysfunction of hypertensive patients, besides, drinking, high-body mass index, long-term medication, diabetes, hypercholesterolemia, and coronary heart disease were also the risk factors of cognitive dysfunction in patients with hypertension. The cognitive dysfunction of patients with HTN can benefit from sleep apnea treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».