MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384073629 · doi:10.11603/1811-2471.2023.v.i2.13895

ДОСЛІДЖЕННЯ КОГНІТИВНОЇ СФЕРИ У ПАЦІЄНТІВ З РІЗНИМИ ВИДАМИ ЕНЦЕФАЛОПАТІЙ

2023· article· uk· W4384073629 sur OpenAlexaboutno aff
Khrystyna Duve

Notice bibliographique

RevueЗдобутки клінічної і експериментальної медицини · 2023
Typearticle
Langueuk
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineInternal medicineCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

РЕЗЮМЕ. Когнітивні порушення, як домінуючий фактор соціально-психологічної інвалідизації пацієнтів, можуть залежати від комбінації етіологічних, структурно-морфологічних чинників енцефалопатії, а також численних характеристик пацієнта: віку, статі, антропометричних показників, тривалості захворювання, загальноклінічних даних, рівня освіти та професії. Мета – вивчення особливостей когнітивних порушень при найпоширеніших енцефалопатіях. Матеріал і методи. Проведено комплексне обстеження 520 хворих, з них пацієнтів з ПТЕ було 145, з СЕ при ХІМ – 145, з АЕ – 102 та ПІЕ – 128. Враховували стать, вік, катамнез, рівень освіти, наявність або ж відсутність супутніх патологій. Застосовували клініко-неврологічне обстеження, Монреальський когнітивний тест (Montreal Cognitive Assessment МОСА), а також статистичні методи (Statistica 10.0). Результати. Результат MoCA-тесту в обстежуваних був наступним: у хворих з ПТЕ – (23,99±2,40) бала, у хворих з СЕ – (21,26±4,06) бала, при АЕ – (21,74±4,24) бала, при ПІЕ – (23,48±3,33) бала. Встановлено когнітивні порушення на рівні легких у хворих усіх досліджуваних груп. При цьому статистично значимі відмінності виявлено між групами пацієнтів з ПТЕ та СЕ і АЕ; СЕ та ПІЕ; АЕ та ПІЕ. Легкий когнітивний дефект виявлено у 68,28 % пацієнтів з ПТЕ, 72,41 % пацієнтів з СЕ, 66,67 % пацієнтів з АЕ та 53,13 % пацієнтів з ПІЕ. Помірний дефіцит виявляли у 3,45 % пацієнтів з ПТЕ, 8,28 % з СЕ, 12,75 % з АЕ та 6,25 % з ПІЕ. Виражені когнітивні порушення виявлено лише у 1,38 % пацієнтів з СЕ та 0,98 % із АЕ. При цьому статистично значимі відмінності стосовно когнітивних порушень виявлено між пацієнтами з ПТЕ відносно усіх інших груп та пацієнтами з ПІЕ у порівнянні з іншими групами хворих. Висновки. Когнітивні порушення траплялися при всіх типах енцефалопатій: у 82,07 % хворих з СЕ, у 80,39 % – з АЕ, у 71,72 % – з ПТЕ, у 59,37 % – з ПІЕ, і проявлялись в основному легким когнітивним дефіцитом. При цьому статистично достовірні відмінності встановлювали між групами пацієнтів з ПТЕ та СЕ і АЕ; СЕ та ПІЕ; АЕ та ПІЕ. Не було встановлено достовірного впливу гендерного, вікового, а також фактора катамнезу на ступінь вираженості когнітивних проявів. Проте встановлено вірогідний вплив фактора катамнезу у пацієнтів з ТЕ (c2=13,44; р=0,037).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1130,045

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,231 · 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

Explorer davantage

Même revueЗдобутки клінічної і експериментальної медициниMême sujetNeurological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207