Kognitív funkciók felmérése gyógyszerrezisztens epilepsziás betegek körében
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: During an epileptic seizure, cortical neurons produce patterns of excessive synchronized electric discharge, which leads to various neurobio- logical, cognitive, and affective consequenc- es. At least 70% of epileptic patients can be characterized by varying degrees of cogni- tive deficits that may extend to language, executive functions and memory functioning. Drug-refractory epilepsy (DRE), which affects about one third of the patient population can negatively affect everyday functioning and quality of life. This pilot study aims to construct and examine the neuropsycho- logical profile of people with DRE within the framework of a longitudinal research project. Methods: A total of 33 subjects (21 women and 12 men; age range: 21-66 years, M = 41.49, SD = 15.75) were included in our study. A number of 17 drug-resistant epilepsy patients (13 women and 4 men; age range: 21-66 years, M = 46.6, SD = 13.5) and 16 matched controls (8 women and 8 men; age range: 23-59 years, M = 34.13, SD = 17.52) were included in the sample. The Montreal Cognitive Assessment was used as a preliminary screening tool. Executive functions were assessed by the letter and semantic fluency tests, visuo-spatial memory was tested using the Rey-Osterrieth Complex Figure Test (ROCFT), and language functions were assessed using the De Renzi Token Test. Results: Our results showed significantly lower performance in the patient group compared to controls regarding almost all executive functions (verbal fluency tasks, p < 0,05), memory functions (ROCFT delayed recall, p = 0.02) and the Token test assessing language functions (p = 0.009). Conclusion: Consistent with the literature data, DRE patients in this study sample performed significantly worse than the control group in both higher-order cognitive functioning, memory functioning and speech comprehension. The present test battery can be used to map the cognitive profile of DRE patients.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».