Cognitive Impairment Features in Patients With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory and demyelinating disease of the central nervous system accompanied by neurodegeneration contributing to cognitive dysfunction. Cognitive impairment occurs in 40%-65% of patients with MS and can manifest even in the early stages of the disease. Objective : To evaluate cognitive dysfunction features in patients with MS. Materials and methods : The study included patients with MS (n=30; age, 40.8±9.74 years; disease duration, 9.67±6.96 years; Expanded Disability Status Scale [EDSS] score, 4.76±2.11) and healthy individuals (n=30; age, 40.3±12.24 years). Cognitive impairment was assessed using the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) and the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT). Results : Cognitive impairment in the group of MS patients was found in 73.3% of the cases. The mean MoCA, PASAT-3, and PASAT-2 scores of MS patients were 13.56%, 24.31%, and 29.48% lower than those in the control group, respectively. In women, the cognitive level in MS patients remains higher than in men. Analysis of the PASAT-3 and PASAT-2 results in MS patients did not reveal any statistically significant differences between the groups of patients aged 18-35 years and those aged 36-44 years and the groups of patients aged 18-35 years and those aged 45-59 years. The results of the MoCA and hearing tests in patients with higher and secondary education were not statistically significant. We found an inverse relationship between EDSS and PASAT-2 (R= −0.49; P< .05), EDSS and PASAT-3 (R= −0.37; P< .05). The most severe cognitive impairment was observed with high EDSS (7.5-9). Conclusions : We have identified features of cognitive functions in MS. Follow-up and therapy of MS patients require cognitive dysfunction assessment using appropriate scales.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».