The Association Between Serum Uric Acid Levels and the Risk of Cognitive Dysfunction in Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Patients with atrial fibrillation (AF) are linked to an increased risk of cognitive dysfunction, and serum uric acid levels play an important factor in cognitive dysfunction. However, the optimal serum uric acid level in patients with AF remains unclear. Therefore, we aimed to explore the relationship between serum uric acid and cognitive dysfunction. 583 patients were conducted in the Affiliated Hospital of Jining Medical University. Cognitive dysfunction was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The relationship between serum uric acid levels and the risk of cognitive dysfunction in patients with AF was analyzed using the smoothing spline fitting model and threshold analysis. The average serum uric acid level was (383.26 ± 110.11) μmol/L, and the incidence of cognitive dysfunction was 79.76%. There was a non‐linear relationship between serum uric acid levels and the risk of cognitive dysfunction in patients with AF, and the inflection point was 352 μmol/L. At the left of the inflection point, the relationship was significant (OR = 1.02, 95% CI = 1.00–1.04). At the right of the inflection point, there was no statistical difference ( p = 0.101). When serum uric acid levels are less than 352 μmol/L, the risk of cognitive dysfunction increases by 2% for each unit increase in serum uric acid levels in patients with AF. The study provides evidence for the treatment of serum uric acid levels in patients with AF.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».