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Enregistrement W4380893668 · doi:10.1002/alz.060509

Association of blood pressure and cognitive function based on MoCA‐INA and MMSE scores among ischemic stroke patients at Atma Jaya Hospital in 2014‐2019

2023· article· en· W4380893668 sur OpenAlexaboutno aff
Yefin Roliadi, Budi Riyanto Wreksoatmodjo

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentBlood pressureStroke (engine)Internal medicineCardiologyCognitionPhysical therapyCognitive impairmentPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cognitive impairment is a common finding among stroke patients and causing significant decline in survivors’ quality of life. Hypoperfusion is one of the mechanism of transient or permanent ischemia and cause of cognitive deficit. Hypertension causes right shift on cerebrovascular autoregulation, causing brain to be more vulnerable to hypoperfusion in hypotensive state. However, studies assessing the association of blood pressure on acute phase of stroke and cognitive function are still scarce. Method A cross‐sectional study using secondary data from Atma Jaya Hospital Stroke Registry in 2014‐2019. Total sampling method resulted in 144 eligible samples. Blood pressure measurement was done at the time of admission, cognitive function was assessed at the time of discharge using MoCA‐INA and MMSE questionnaires. Data analysis was performed using Kruskall‐Wallis comparative test. Result No significant association of systolic blood pressure and cognitive function based on MoCA‐INA (p = 0,569) and MMSE (p = 0,147) scores. No significant association of diastolic blood pressure and cognitive function based on MoCA‐INA (p = 0,818) and MMSE (p = 0,184) scores. Conclusion No significant association of blood pressure on acute phase of stroke and cognitive function based on MoCA‐INA and MMSE scores among ischemic stroke patients at Atma Jaya Hopital in 2014‐2019.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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