Correlation between retinal nerve fiber layer thickness and cognitive function in patients with mild ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the association between retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness and cognitive dysfunction in patients with mild ischemic stroke. Methods Total 146 patients with mild ischemic stroke that diagnosed and treated in Chengde Central Hospital in Hebei from January 2020 to December 2021 were included. Optical coherence tomography (OCT) was used to measure the RNFL thickness in each quadrant of both eyes, and Mini⁃Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used to evaluate cognitive function. Results In patients with mild ischemic stroke, the RNFL thickness at the superior side of left eye was greater than right eye (t = ⁃ 4.589, P = 0.000), and the RNFL thickness at the temporal side of right eye was greater than left eye (t = 3.639, P = 0.000). Correlation analysis showed that the correlation between the RNFL thickness at the superior side of the left eye and the MMSE score (r = 0.385, P = 0.000), the RNFL thickness at the temporal side of the left eye and the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score at admission (r = 0.170, P = 0.020) were positively correlated. The correlation between the RNFL thickness at the inferior side of the left eye and the history of drinking (r = ⁃ 0.216, P = 0.011), the RNFL thickness at the temporal side of the right eye and the history of hypertension (r = ⁃ 0.194, P = 0.023) were negativley correlated. Conclusions The thinning of RNFL in patients with mild ischemic stroke may have a certain degree of association with cognitive dysfunction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».