Risk Factors for Cognitive Impairment Following Angiographically Negative Subarachnoid Haemorrhage Around the Midbrain
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to explore the risk factors for cognitive impairment caused by angiographically negative subarachnoid haemorrhage (SAH). Methods: This retrospective study employed a convenience sampling method to select patients with negative SAH in the midbrain who were admitted to the neurosurgery department of our hospital between September 2018 and September 2023. A total of 69 patients with angiographically negative SAH were enrolled and divided into the cognitive impairment group (n = 16) and the non-cognitive impairment group (n = 53). General demographic and clinical data were collected, and patients’ cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment scale. The risk factors of the cognitive impairment caused by angiographically negative SAH were identified by logistic regression analysis. Results: The results of the univariate analysis showed that there were statistically significant differences ( p < 0.05) between the two groups of patients in terms of age, consciousness disorders, history of hypertension, ventricular haemorrhage, concurrent hydrocephalus, Glasgow Coma Scale score, Hunt–Hess grading (≥ 3) and Fisher grading (≥ 3). The logistic regression results showed that age ( p = 0.031), degree of consciousness impairment ( p = 0.023), Hunt–Hess grading ( p = 0.019), presence of hydrocephalus ( p = 0.002) and presence of ventricular haemorrhage ( p = 0.021) were independent risk factors for cognitive impairment after angiographically negative SAH ( p < 0.05). Conclusion: Age, degree of consciousness impairment, Hunt–Hess grade (≥ 3), concomitant ventricular haemorrhage and hydrocephalus are risk factors for cognitive function after angiographically negative SAH. Keywords: subarachnoid haemorrhage, computed tomography angiography, digital subtraction angiography, cognitive impairment
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».