Effectiveness of ginkgo diterpene lactone meglumine on cognitive function in patients with acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To explore the efficacy of ginkgo diterpene lactone (GDLM) on cognitive function in patients with acute ischemic stroke (AIS). Methods A total of 126 patients with AIS in Shaanxi Provincial People’s Hospital from July 2019 to December 2020 were collected and randomly divided into the control group and treatment group (n = 63). All patients received conventional treatment, on which 25 mg/day GDLM was administered in the treatment group. Coagulation and inflammation indexes, National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and activities of daily living scale (ADL) scores were measured before and 14 days after treatment. NIHSS and ADL scores were performed again after 3 months. Cognitive function was assessed by Montréal Cognitive Assessment (MoCA) score, Mini-Mental State Examination (MMSE) score, and potential P300. Results After 14 days of treatment, all biochemical indices were lower than before treatment (P < 0.05). The NIHSS and ADL scores of the treatment group were significantly better than those of the control group after treatment (P < 0.05). The MoCA and MMSE scores of the treatment group improved more significantly compared with the control group (P < 0.05). After treatment, the P300 indexes of both groups were significantly better than before treatment (P < 0.05). Conclusion Conventional treatment of AIS combined with GDLM can effectively improve the cognitive function of patients, which is worthy of clinical recommendation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».