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Enregistrement W4321351516 · doi:10.14412/2074-2711-2023-1-65-70

New possibilities for the treatment of mild cognitive impairment and prevention of dementia in patients with cerebrovascular disease. Results of the PRIORITET Observation Program

2023· article· en· W4321351516 sur OpenAlexaboutno aff
E Yu Solovieva, П Р Камчатнов, Л. Б. Новикова, О. А. Кичерова, N. M. Khasanova

Notice bibliographique

RevueNeurology neuropsychiatry Psychosomatics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineDementiaObservational studyInternal medicineCognitionDiseaseCognitive impairmentPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common tool for detecting mild cognitive impairment (MCI) is the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). An extension of the standard MoCA testing – MoCA-Memory Index Score (MoCA-MIS; Memory Index, MI) – allows a deeper study of the mechanisms of MCI formation. We consider the drug Prospecta as an effective measure to prevent the progression of MCI. Objective : to study the efficacy and safety of Prospecta in the treatment of MCI in patients with cerebrovascular disease (CVD) in real clinical practice. Material and methods . The observational program PRIORITET included 192 patients of both sexes aged 40 to 74 years inclusive (mean age 63.6±8.8 years) with MCI and CVD, they were prescribed Prospecta, two tablets twice a day during 24 weeks. The presence of MCI was confirmed by testing on the MoCA scale; MI was assessed additionally`. At the end of treatment, the condition of patients was assessed using the Overall Clinical Impression Scale and the safety of the therapy. Results . The change in the mean score on the MoCA scale after 24 weeks of therapy with Prospecta was 5.3 (p<0.0001). The proportion of patients who responded positively to treatment with Prospecta and after 24 weeks of treatment restored their cognitive functions to normal (MoCA >26 points), reached 48.9%. Additionally, patients were divided into groups depending on the results of testing on the MoCA scale and MI. During therapy with Prospecta, the number of patients in the MIS <7 and MoCA <20 group decreased by 19 times, in the MIS <7 or MoCA <20 group – by 4.8 times. There were 16 adverse events, 75% of which were mild. In 62.5% of adverse events, there was no connection with taking Prospecta. Conclusion . Prospecta is an effective and safe treatment for patients with MCI and CVD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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