원 저 : 신경학적 기저 질환이 없는 고관절부 골절 환자에서의 인지 장애: 위험 인자 및 조기 기능 회복과의 관계 -예비 보고-
Bibliographic record
Abstract
목 적: 수상 전 진단된 신경학적 기저 질환이 없는 고관절부 골절 노인 환자에서 인지 장애의 위험 인자 및 기능 회복에 대한 영향에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 고관절부 골절로 수술을 받고 최소 1년 이상 추시 가능했던 65세 이상 노인 환자 중 신경학적 기저 질환이 없었던 총 39명을 대상으로 하였다. 인지 기능 평가는 Mini-Mental State Examination-Korean version (MMSE-K)을 이용하여 입원 직후에 시행하였으며, 기능적 평가는 WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities) 점수와 Harris hip 점수를 이용하여 수술 전 및 후 6개월째에 시행하였다. 결 과: MMSE-K 검사에서 16명(41.0%)이 인지 기능 저하군으로 분류되었다. 수술 전 및 후 6개월째 기능적 평가에서 기능정상군에서 술 후 기능 저하가 더 적은 것으로 나타났다. 인지 기능 저하의 위험 요인으로는 고령, 고 체질량 지수 및 기저질환의 수가 있었으며, 특히 당뇨와 같은 내분비계 질환과 의미 있는 관련을 보였다. 결 론: 수상 전 진단된 신경학적 기저 질환이 없던 고관절부 골절 노인 환자에서 술 후 기능 회복에 영향을 줄 수 있는 인지기능에 대한 정기 평가가 필요하리라 생각된다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".