Diagnostic efficacy of multimodal MRI combined with ICAM-1 for cognitive impairment after intracerebral hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aimed to investigate the diagnostic value of multimodal magnetic resonance imaging (MRI) combined with intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1) in detecting cognitive impairment (CI) after intracerebral hemorrhage (ICH).Methods Clinical data were collected from 130 patients with ICH, all of whom received brain MRI to assess imaging characteristics, including white matter lesion (WML) scores, the number of cerebral microbleeds (CMBs), fractional anisotropy (FA) values, and apparent diffusion coefficients. Serum ICAM-1 levels were detected. At a 3-month follow-up, patients were classified into a CI group (n = 57) and an non-CI group (n = 73) according to Montreal Cognitive Assessment. The diagnostic value of multimodal MRI parameters and ICAM-1 levels was analyzed. Logistic regression analysis was performed to identify independent predictors of CI after ICH.Results Patients in the CI group were older and had a higher prevalence of hypertension than the non-CI group. They also exhibited higher WML scores, greater CMB counts, and elevated serum ICAM-1 level, and lower FA values in the basal ganglia, parietal lobe, and frontotemporal regions. The combination of multimodal MRI parameters with ICAM-1 levels showed superior diagnostic accuracy compared to individual indicators. Logistic regression identified hypertension, WML score, basal ganglia FA value, parietal lone FA value, and ICAM-1 levels were independent factors of CI after ICH.Conclusion Multimodal MRI parameters and serum ICAM-1 levels have high diagnostic value for identifying CI after ICH. Hypertension, WML score, reduced FA value in specific brain regions, and elevated ICAM-1 levels are closely associated with CI after ICH.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».