Impact of cerebral microbleeds on cognitive functions and its risk factors in acute cerebral infarction patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Cerebral microbleeds (CMBs) are subclinical lesions of the brain parenchyma and an important marker for the clinical diagnosis of central nervous system vascular disease. However, the relationship between CMBs and cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and cognitive impairment remains unclear.Methods In order to explore the cognitive function and risk factors of patients with acute cerebral infarction (ACI) complicated with cerebral microbleeds, 190 patients with ACI were collected. The patients were divided into groups with CMBs (n = 108) and groups without CMBs (n = 82) according to the presence or absence of CMBs. The general data, various examination indicators, Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) scores of the two groups of patients were analyzed. Sixty healthy controls who underwent physical examination in our hospital during the same period were included as the healthy control group.Results ACI patients with CMBs had significantly higher rates of leukoaraiosis, hyperhomocysteinemia, hypercholesterolemia, and hypertension. Cognitive function was significantly lower in ACI patients with CMBs. Serum D-dimer, serum high-sensitivity C-reactive protein, serum neuron-specific enolase, and serum S100β of ACI patients with CMBs were all negatively correlated with their MoCA scores.Conclusion ACI patients with CMBs tended to have lower cognitive abilities than ACI patients without CMBs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».