MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7122382937 · doi:10.17116/jnevro202512512178

Headache and cognitive impairment in patients with chronic cerebral ischemia

2025· article· en· W7122382937 sur OpenAlexaboutno aff
V.A. Vershuta, G. R. Tabeeva

Notice bibliographique

RevueS S Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentRisk factorIschemiaCentral nervous system diseaseFunctional impairmentDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Analysis of the relationship between cognitive impairment (CI) and headache (HA) in patients with chronic cerebral ischemia (CCI). Material and methods. The study included 97 patients aged 50 to 85 years (65 females, 32 males) diagnosed with CCI. The test group consisted of 64 patients with HA, and the comparison group included 33 patients without HA. The presence and severity of CI were determined by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Score, and the brain white matter hyperintensity (WMHI) was determined by MRI according to the Fazekas scale. Results. Based on the HA diagnostic criteria of the International Classification of Headache Disorders, 3rd edition, primary forms of HA were diagnosed in 48 (75%) patients, tension headache (THA) prevailed (43.8%), migraine was diagnosed in 23.4%, and combined THA and migraine in 7.8%; secondary HA was detected in 16 (25%) patients. Moderate CI was more common in patients with CCI and HA than those without HA (48 vs. 18 subjects, respectively, p=0.041). In the test group, the mean MoCA total score was 19 [17, 24] vs. 23 [20, 26] in the comparison group (p=0.0001). Statistically significant differences were found when comparing the Fazekas score in WMHI groups (p=0.038). Conclusion. HA can be a risk factor for CCI progression and should be considered when developing therapeutic strategies.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueS S Korsakov Journal of Neurology and PsychiatryMême sujetMigraine and Headache StudiesTravaux en français237 207