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Enregistrement W4390935723 · doi:10.22141/2224-0713.19.8.2023.1028

The relationship between cognitive functioning and syndromic characteristics and neuroimaging changes in patients with different types of encephalopathies

2024· article· en· W4390935723 sur OpenAlexaboutno aff
Khrystyna Duve, Олена Венгер

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL NEUROLOGICAL JOURNAL · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingMedicineCognitionTraumatic brain injuryCognitive skillPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment can be a consequence of direct and indirect brain injury, hypoxia, edema, metabolic disorders, neurodegenerative processes, metabolic encephalopathies, electrolyte abnormalities, organ failure, the effects of pesticides, toxins, drugs, and infectious processes. The results are presented from the study on correlations between cognitive functioning and syndromic characteristics and neuroimaging changes in patients with chronic post-traumatic (CTE), chronic vascular (CVE), chronic alcohol-induced (CAIE) and post-infectious (PIE) encephalopathies. The data of 520 medical records of patients with CTE (n = 145), CVE (n = 145), CAIE (n = 102) and PIE (n = 128) were analyzed. Neuroimaging was performed using multislice computed tomography. Cognitive functions were examined using the Montreal Cognitive Assessment. Statistical analysis of data was carried out with the help of computer software Microsoft Excel and Statistica 13.0. There was a probable relationship between cognitive functioning and extrapyramidal syndrome in patients with CVE; cognitive impairment and emotional lability disorder in patients with CAIE; cephalalgia syndrome, motor disorder syndrome and cerebellar ataxia syndrome in patients with PIE. In participants with CTE and CAIE, there was a significant correlation between cognitive functioning and ventricular enlargement; in patients with PIE — between cognitive functioning and the enlargement of the subarachnoid spaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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