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Enregistrement W4367057814 · doi:10.23937/2572-3235.1510104

Outcome of Magnetic Resonance Imaging (MRI) Technique on Vascular Cognitive Impairment (VCI): Meta-Analysis

2023· article· en· W4367057814 sur OpenAlexaboutno aff
Ratiaray Rabarijaona Tony Manjato, Xu Haibo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiology and Imaging Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineCognitive impairmentCognitionMeta-analysisPsychologyRadiologyNuclear magnetic resonanceInternal medicinePhysicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The significant justification for why vascular cognitive impairment (VCI) happens is because of cerebrovascular disease.If not recognized early, this will prompt vascular dementia.To have the option to analyze VCI the assessment procedure ought to be foremost, in order to assist with effective treatment strategy to forestall extra vascular harm.Objective: The purpose of this meta-analysis is to evaluate the scoring system used to assess VCI after magnetic resonance imaging (MRI) technique.Methods: A PRISMA selection protocol was used to identify neuroimaging studies across electronic database such as PubMed, Google scholar, Embase and web of science from May 13, 2011 to October 10, 2022.A total of 26 studies evaluating neuropsychological assessment such as Educational experience, Mini-mental state examination (MMSE), Montreal cognitive assessment (MoCA), Fazekas perivascular (PV) Score, Hamilton depression rating scale (HAMD), Hamilton anxiety scale (HAMA) and Activities daily living scale(ADL) for VCI after MRI method.Meta-analysis was performed by Rev-Man 5.4. Results:The meta-analysis included 26 MRI studies on VCI patients and control.The studies included a total number of 2,253 individuals, 1,192 were in the control group and 1,061 patients in VCI group.The cognitive function assessed by the meta-analysis revealed VCI with lesser MMSE scores (Heterogeneity: Tau 2 = 6.75;Chi 2 = 879.81,df = 19 (P < 0.00001); I 2 = 98%) and MoCA scores (Heterogeneity: Tau 2 = 12.76; Chi 2 = 736.56,df = 15 (P < 0.00001); I 2 = 98%) respectively.The analysis showed that, educational level is positively related with cognitive function in VCI patients (Heterogeneity: Chi 2 = 39.68,df = 20 (P = 0.005); I 2 = 50%).The control group observed a lesser HAMA and Fazekas PV score compared to VCI.But there was no significant difference for HAMD and ADL between the two groups.Conclusion: Cognitive performance in subjects with VCI can be evaluated using neuropsychological scoring system following MRI technique.Furthermore, MMSE and MoCA scores following education increases positive cognitive function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,063
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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