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Enregistrement W4390200704 · doi:10.1002/alz.080290

Fatigue in vascular cognitive impairment no dementia

2023· article· en· W4390200704 sur OpenAlexaboutno aff
Bogdan Ciopleiaș, Ștefania Diaconu, Laura Irincu, Irina Despa, Bianca Opriţoiu, Malina Cusnir, Larisa Ungureanu, Cristian Kakucs, Cristian Falup‐Pecurariu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpworth Sleepiness ScaleDepression (economics)DementiaAnxietyPhysical therapyMedicineRating scaleExcessive daytime sleepinessPsychologyCognitionSleep disorderInternal medicinePsychiatryElectroencephalographyDiseasePolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background patients with vascular cognitive impairment no dementia (VCI‐ND) may have different complains like sleep disturbancies, fatigue, pain. Fatigue is one of the most common symptoms of these patients. In advanced stages, fatigue is difficult to describe by the patients. Aim of the study: to assess the frequency and risk factors for fatigue in patients with VCI‐ND. Method this is a case‐control study, which involved 23 people with VCI‐ND and 23 sex and aged matched controls (with no dementia). A comprehensive neurological assessment in both groups were performed; adittionally we used Hamilton Anxiety and Depression Scale, Epworth Sleepiness Scale, McGill Pain Questionnaire, Fatigue Severity Scale (FSS) Result fatigue was described by 7 patients (30.43%) in the study group compared with 2 patients (8.69%) in controls (p<0.05). In the study group, when patients with fatigue were compared with those with no fatigue, the first group had higher Hamilton Anxiety and Depression Rating Scale score and higher Epworth Sleepiness Scale score. Conclusion this study suggest that fatigue is quite common among people with vascular cognitive impairment no dementia. Anxiety, depression, excessive daytime sleepiness were independently associated with fatigue.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,240 · 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
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