Cluster Analysis of Different Impaired Cognitive Domains in Patients With Post-Stroke Cognitive Impairment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A cluster analysis was conducted to classify the 7 different cognitive domains affected by PSCI patients, to explore the correlation and similarity between cognitive domains and provide a basis for targeted intervention. METHODS: We collected demographic and disease-related data from 724 PSCI patients. We used Python 3.8 software to perform K-means clustering and hierarchical clustering on the 7 cognitive domains assessed by the MoCA scale, and used the silhouette coefficient to determine the optimal number of clusters k. RESULTS: The results of K-means clustering and hierarchical clustering show that the 7 dimensions of MoCA can be grouped into 2 categories. Cluster 1 scored lower in the cognitive areas of visual space and executive function, attention, language, abstraction, and delayed recall, whereas cluster 2 had higher scores in the naming and orientation domains. The scores in all cognitive domains of cluster 1 are lower than those of cluster 2, indicating severe cognitive impairment. Compared with cluster 2, the subjects in cluster 1 have poor physical health, living conditions, economic status, and social support ability. CONCLUSIONS: The 7 dimensions of MoCA can be divided into 2 categories. In clinical practice, health care professionals should pay special attention to the severity of the patient's condition, the affected area, and individual differences, and develop precise and personalized treatment plans to improve the patient's cognitive function and quality of life.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle