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Enregistrement W6941072784 · doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0473

Relationship of Carotid Intima-media Thickness and Epicardial Fat Thickness with Mild Cognitive Impairment in Elderly Patients with Masked Hypertension

2022· article· en· W6941072784 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressureAmbulatory blood pressureMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentAmbulatoryCognitionLogistic regressionMasked Hypertension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Population aging has become a prominent problem in recent years. At present, there are many studies on hypertension and mild cognitive impairment (MCI) , but few studies on the relationship between masked hypertension (MH) and MCI in elderly patients. Objective To investigate the relationship of carotid intima-media thickness (CIMT) and epicardial fat thickness (EAT) with cognitive dysfunction in elderly patients with MH, to provide a theoretical basis for early detection of mild changes in cognitive function in this group. Methods A total of 255 cases were selected from Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine of Jiayuguan from January 2019 to February 2022, including 173 elderly inpatients and outpatients diagnosed with MH (MH group) , and 82 elderly healthy people with normal blood pressure (control group) . Ambulatory blood pressure monitoring, CIMT and EAT measurement were performed in both groups, and relevant indicators were recorded. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale was used to assess the cognitive function. Binary Logistic regression analysis was used to explore the factors associated with MCI in MH. Results Compared with control group, MH group had greater average age, and higher levels of average clinic systolic blood pressure (SBP) , clinic diastolic blood pressure (DBP) , 24 h ambulatory SBP, 24 h ambulatory DBP, 24 h SBP coefficient of variation, 24 h DBP coefficient of variation, CIMT and EAT, as well as less average years of education (P<0.05) . The average scores of executive function/visuospatial ability, animal naming, attention, language, abstraction, delayed recall and average total MoCA score in MH group were significantly lower than those in control group (P<0.05) . Correlation analysis showed that the total score of MoCA was negatively correlated with age, 24 h DBP coefficient of variation, CIMT, and EAT (P<0.001) . Binary Logistic regression analysis indicated that CIMT〔OR=48.282, 95%CI (10.734, 217.168) 〕, EAT〔OR=2.124, 95%CI (1.057, 4.269) 〕 were associated with MCI in MH (P<0.05) . Conclusion Increased age, lower education level, increased 24 h SBP coefficient of variation, and increased CIMT and EAT values are risk factors for cognitive dysfunction in elderly patients with MH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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