Correlations among peripheral blood markers, white matter hyperintensity, and cognitive function in patients with non-disabling ischemic cerebrovascular events
Notice bibliographique
Résumé
Background Both inflammation and cerebral white matter injury are closely associated with vascular cognitive impairment (VCI). The aim of this study was to analyze the correlation between peripheral serological markers, white matter injury, and cognitive function in patients with non-disabling ischemic cerebrovascular events (NICE); to identify potential biological markers for the diagnosis and prediction of VCI; and to provide a basis for the early diagnosis and intervention of VCI. Methods We collected clinical data, along with demographic and medical history data, from 151 NICE patients. Fasting venous blood samples were collected. Based on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) after admission, we divided the patients into normal cognitive function (NCF) and VCI groups, and then classified them into mild white matter hyperintensity (mWMH) and severe white matter hyperintensity (sWMH) based on Fazekas scores. The differences in serological marker levels were compared between the cognitive function groups and the white matter hyperintensity groups. Binary logistic regression models and receiver operating characteristic curves were used to analyze the diagnostic predictive value of serological markers for VCI in patients with NICE and in the white matter hyperintensity subgroups. Results Among 151 patients with NICE, 95 were male and 56 were female. Lymphocyte count (OR = 0.405, p = 0.010, 95% CI [0.201, 0.806]), red blood cell count (OR = 0.433, p = 0.010, 95% CI [0.228, 0.821]), and hemoglobin level (OR = 0.979, p = 0.046, 95% CI [0.958, 0.999]) were protective factors for cognitive function in patients with NICE. The sWMH group had a higher age, granulocyte/lymphoid ratio (NLR), and neutrophil percentage but a lower MoCA score, hemoglobin level, and lymphocyte count than the mWMH group. In the mWMH group, lymphocyte count (AUC = 0.713, p = 0.003, 95% CI [0.593, 0.833]) had an acceptable predictive value for the diagnosis of VCI, whereas white blood cell count (AUC = 0.672, p = 0.011, 95% CI [0.545, 0.799]), red blood cell count (AUC = 0.665, p = 0.014, 95% CI [0.545, 0.784]), and hemoglobin level (AUC = 0.634, p = 0.047, 95% CI [0.502, 0.765]) had marginal predictive value for the diagnosis of VCI. In the sWMH group, no significant differences were found in serological markers between the NCF and VCI groups. Conclusion Lymphocyte count, red blood cell count, and hemoglobin level were independent protective factors for cognitive function in patients with NICE; they can be used as potential biological markers to distinguish VCI in patients with NICE and are applicable to subgroups of patients with mWMH.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».