Efficacy of donepezil plus hydrogen–oxygen mixture inhalation for treatment of patients with Alzheimer disease: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the clinical effect of donepezil combined with hydrogen-oxygen mixture inhalation in the treatment of patients with Alzheimer disease (AD), a total of 273 AD patients admitted to our hospital from March 2018 to March 2022 were retrospectively analyzed and assigned into an observation group (n = 138) and a control group (n = 135) according to the different treatment that they received. The control group was treated with donepezil tablets, while the observation group was treated with donepezil tablets combined with hydrogen-oxygen mixture inhalation. The scores of mini-mental state examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognition, activity of daily living scale (ADL) and the P300 event-related potential were compared between the 2 groups. After treatment, MMSE score, MoCA score, and ADL score in both groups increased after treatment (P < .01), while the improvement in the observation group was more significant than that in the control group (P < .001 for MMSE, P = .003 for MoCA, and P = .013 for ADL). The scores of Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognition in the observation group decreased after treatment (P < .05), while the improvement in the observation group was more significant than that in the control group (P = .005). After treatment, the latency of P300 in both groups was shortened (P < .01), and the improvement in the observation group was more significant than that in the control group (P < .001). The amplitude of the observation group increased after treatment (P < .01), and the improvement of the observation group was significant than that of the control group (P = .007). The clinical efficacy of donepezil combined with hydrogen-oxygen mixture inhalation in the treatment of AD is better than that of donepezil alone, which is worthy of further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».