不同脑白质损伤部位对老年轻度认知障碍的影响 Influence of Different Location of White Matter Lesion on Mild Cognitive Impairment in Senile Patients
Notice bibliographique
Résumé
目的 探讨不同部位脑白质损伤（white matter lesion，WML）对老年轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI）的影响。 方法 选取200例经头颅MRI检查为WML且伴MCI的老年患者为WML组，选同期健康体检者40例作 为对照组。根据病变部位将WML患者分为脑室旁组（n =64）、脑室下组（n =56）、皮层下组（n =46）和 深部组（n =34）。采用蒙特利尔认知功能量表（Montreal cognitive assessment，MoCA）、简易智能量表 （mini-mental state examination，MMSE）评价所有受试者的认知功能。 结果 WM L组和对照组的MMSE评分分别为23.04±1.42分和28.23±1.57分，MoCA总分分别为 19.91±1.55分和25.94±2.32分，差异均有统计学意义（P分别为0.005和0.001）。在MoCA量表8个维度 评分中，WML深部组的视空间/执行评分最低，皮层下组的命名及抽象思维评分最低，脑室旁组的计 算和延迟回忆评分最低，脑室下组的注意力评分最低。皮层下组8个维度的分值均低于对照组，差异 有统计学意义，认知领域受累范围最广泛。 结论 不同部位WML对老年患者认知功能及认知域的影响不同，皮层下组认知损害范围最广。 Abstract: Objective To investigate the influence of different location of white matter lesion (WML) on mild cognitive impairment (MCI) in senile patients. Methods A total of 200 elderly patients with WML and MCI were enrolled in WML group, and 40 healthy physical examination adults were selected as control group. WML patients were divided into paraventricular subgroup (n =64), subventricular subgroup (n =56), subcortical subgroup (n =46) and deep subgroup (n =34) according to the lesion location. The cognitive function of all subjects were evaluated using the Montreal cognitive assessment (MoCA) and mini-mental state examination (MMSE). Results The MMSE scores of WML and control group were 23.04±1.42 and 28.23±1.57, respectively (P =0.005). The MoCA scores of WML and control group were 19.91±1.55 and 25.94±2.32, respectively (P =0.001). Among the 8 items of MoCA, the visual / executive scores of deep subgroup were the lowest, the naming and abstract thinking scores of subcortical group were the lowest, the calculation score and delayed recall score of paraventricular subgroup were the lowest, and the attention score of subventricular subgroup was the lowest. The scores of the 8 items in subcortical subgroup were all lower than that in control group, the differences were all statistically significant, and the involved cognitive domains were most extensive. Conclusions Different location of WML in the elderly patients had different influence on the cognitive domains, and the involved cognitive domains in patients with subcortical WML were most extensive.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».