Correlation between risk factors of cognitive dysfunction and blood pressure variability after acute ischemic stroke in northwest Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
：Objective: To explore the relationship between risk factors of cognitive dysfunction and blood pressure variability after acute ischemic stroke in northwest Shanghai to establish a model for early identification of high-risk groups of cognitive dysfunction and formulation of more targeted prevention and treatment measures. Methods: Spearman test was used to evaluate the correlation between blood pressure variability and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score in patients with acute ischemic stroke and the partial regression coefficient model was constructed based on the above independent risk factors, and the receiver operating characteristic (ROC) curve was described to analyze the relevant independent risk factors. Results: ROC curve analysis results showed that the clinical prediction model was significantly more effective than a single factor in predicting the risk of cognitive impairment after acute ischemic stroke in northwest Shanghai（P < 0.05）. Conclusion: Cognitive dysfunction after acute ischemic stroke was closely related to high Homocysteine (Hcy) levels, high standard deviation of systolic blood pressure, previous infarction history and infarction of cognitive function area in northwest Shanghai. The prediction model based on the above factors showed satisfactory value in predicting of cognitive dysfunction risk after acute ischemic stroke and there was also the correlation between cognitive function and blood pressure variability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».