Development of risk prediction model for cognitive impairment in patients with coronary heart disease: A study protocol for a prospective, cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Ischemic heart disease and degenerative encephalopathy are two main sources of disease burden for the global elderly population. Coronary heart disease (CHD) and cognitive impairment, as representative diseases, are prevalent and serious illnesses in the elderly. According to recent research, patients with CHD are more likely to experience cognitive impairment and their cognitive ability declines more quickly. Vascular risk factors have been associated with differences in cognitive performance in epidemiological studies, but evidence in patients with CHD is more limited. Inextricably linked between the heart and the brain. Considering the unique characteristics of recurrent cognitive impairment in patients with CHD, we will further study the related risk factors. We tried to investigate the potential predictors of cognitive impairment in patients with CHD through a prospective, cross-sectional study. Methods The cross-sectional study design will recruit 378 patients with CHD (≥65 years) from Xiyuan Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences. The subjects' cognitive function is evaluated with MoCA scale, and they are divided into cognitive impairment group and normal cognitive function group according to the score results. Demographic data, disease characteristics (results of coronary CT/ angiography, number of stents implanted, status of diseased vessels), laboratory tests (biochemistry, coagulation, serum iron levels, pulse wave velocity), metabolites (blood samples and intestinal metabolites), and lifestyle (smoking, alcohol consumption, sleep, physical activity) will be assessed as outcome indicators. Compare the two groups and the correlation analysis will be performed on the development of mild cognitive impairment. Mann-Whitney U or X2 test was selected to describe and evaluate the variation, and logistics regression analysis was employed to fit the prediction model. After that, do the calibration curve and decision curve to evaluate the model. The prediction model will be validated by a validation set. Discussion To explore the risk factors related to mild cognitive impairment (MCI) in patients with CHD, a new predictive model is established, which can achieve advanced intervention in the occurrence of MCI after CHD. Owing to its cross-sectional study design, the study has some limitations, but it will be further studied by increasing the observation period, adding follow-up data collection or prospective cohort study. The study has been registered with the China Clinical Trials Registry (ChiCTR2200063255) to conduct clinical trials.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».