The associations between peripheral inflammatory and lipid parameters, white matter hyperintensity, and cognitive function in patients with non-disabling ischemic cerebrovascular events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global prevalence of VCI has increased steadily in recent years, but diagnostic biomarkers for VCI in patients with non-disabling ischemic cerebrovascular incidents (NICE) remain indefinite. The primary objective of this research was to investigate the relationship between peripheral serological markers, white matter damage, and cognitive function in individuals with NICE. METHODS: We collected clinical data, demographic information, and medical history from 257 patients with NICE. Using the MoCA upon admission, patients were categorized into either normal cognitive function (NCF) or VCI groups. Furthermore, they were classified as having mild white matter hyperintensity (mWMH) or severe WMH based on Fazekas scores. We then compared the levels of serological markers between the cognitive function groups and the WMH groups. RESULTS: Among 257 patients with NICE, 165 were male and 92 were female. Lymphocyte count (OR = 0.448, P < 0.001) and LDL-C/HDL-C (OR = 0.725, P = 0.028) were protective factors for cognitive function in patients with NICE. The sWMH group had a higher age and inflammation markers but a lower MoCA score, and lymphocyte count than the mWMH group. In the mWMH group, lymphocyte count (AUC = 0.765, P < 0.001) and LDL-C/HDL-C (AUC = 0.740, P < 0.001) had an acceptable diagnostic value for the diagnosis of VCI. In the sWMH group, no significant differences were found in serological markers between the NCF and VCI groups. CONCLUSION: Lymphocyte count, LDL-C/HDL-C were independent protective factors for cognitive function in patients with NICE; they can be used as potential biological markers to distinguish VCI in patients with NICE and are applicable to subgroups of patients with mWMH.
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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) | 0,000 | 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 ».