Risk factors for cognitive dysfunction amongst patients with cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background The impact of cardiovascular diseases on cognition raises important research questions. The study aimed to investigate the relationship between demographic data, cardiovascular diseases, kidney disease and depressive symptoms on cognition. Methods A cross-sectional study of patients with cardiovascular diseases was performed. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was applied for cognitive evaluation. Based on MoCA three groups were defined: preserved cognition, mild, and advanced cognitive dysfunction (CD). Data were analyzed using Cronbach alpha (Cα) and McDonald’s ω (Mω) for internal consistency. The Chi-square test, Cramer’s V test, and correlation analyses were also applied. Results Of 628 patients, 55.2% had mild CD, and the mean age was 67.95 (SD 9.53) years. Cα and Mω were 0.7, indicating good internal consistency. We found a moderate positive correlation between depression and the severity of CD (r = 0.25, p = 0.0001). A weak association between CD and female gender (p = 0.016), atrial fibrillation (p = 0.03), stroke (p = 0.009), and a moderate association for age group (p < 0.0001), education level (p < 0.0001), smoking (p < 0.0001), and renal dysfunction (p < 0.0001) was found. Age ≥ 70 years, eGFR 30–59 mL/min/1.73m2 significantly increased the likelihood for mild and advanced CD, while smoking and > 9 classes decreased it. Female gender, history of atrial fibrillation, and stroke significantly increased the likelihood of advanced CD. Conclusion Mild CD was the most common in patients with cardiovascular diseases. Older age, lower education, being a non-smoker, and renal dysfunction were risk factors for both mild and advanced CD. Female gender, previous diagnosis of atrial fibrillation, and stroke are risk factors for advanced CD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».