Evidences of neurodegenerative processes in patients with late-onset schizophrenia and cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The large proportion of patients with late-onset schizophrenia (LoS) has cognitive impairment. We hypothesized that this group of patients could have more risk factors associated with neurodegeneration. Objectives The aimed to compare various clinical and risk factors in LoS patients with low and relatively preserved cognitive status. Methods 28 LoS patients (ICD-11) with duration of disease less than 10 years from a cohort of patients with late onset psychosis underwent clinical assessment (PANSS, HDRS-17), cognitive examination (MMSE, MoCA, FAB, verbal and symbolic memory, trail making test (part A, B)), structured interviewing on risk factors and CT. Hierarchical cluster analysis of cognitive test results was applied. Nonparametric statistic was used to compare control group (24 subjects with signs of psychosis or depression, age 58,1±10,8, 50% females) and patient`s groups. Results Patients were divided on two clusters: Cluster 1 with lower cognitive functions (n=20, age 62,2, 94% of females) and Cluster 2 with preserved cognitive functions (n=8, age 56,8, 100% of females). Patients of Cluster 1 were older, had more negative symptoms, higher atrophy scores, higher rate of leukoaraiosis on CT and more history of mild brain injury than patients of Cluster 2 and controls. There was no group differences in age of manifestation, other PANSS scores, rates of social phobia and number of habitual anxiety reactions between clinical groups. Conclusions LoS patients with cognitive deficiency had more factors associated with neurodegeneration, in particular history of mild brain injury. Disclosure No significant relationships.
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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) | 0,002 | 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 ».