MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4220967470 · doi:10.17116/jnevro202212203259

Study of the efficacy and safety of sequential use of the drugs Mexidol and Mexidol FORTE 250 in the treatment of stroke

2022· article· en· W4220967470 on OpenAlexaboutno aff
С. М. Карпов, M.Yu. Morozova, K.A. Muravyov, I. Vyshlova, F.S. Kantemirova

Bibliographic record

VenueS S Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry · 2022
Typearticle
Languageen
FieldNeuroscience
TopicNeurological Disorders and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineStroke (engine)Montreal Cognitive AssessmentIschemic strokeAnesthesiaCognitive impairmentInternal medicineSurgeryIschemiaDisease

Abstract

fetched live from OpenAlex

<h3>ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ</h3> Оценить эффективность применения препарата Мексидол для восстановления когнитивных функций у больных после перенесенного ишемического инсульта (ИИ). <h3>МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ</h3> Обследованы 70 пациентов с острым ИИ, которые методом случайной выборки были рандомизированы в две группы; 1-ю группу составили 40 пациентов (28 мужчин, 12 женщин), которые на фоне основной стандартной терапии 14 дней получали Мексидол в/в капельно по 500 мг/сут с дальнейшим пероральным приемом Мексидола Форте 250 по 750 мг/сут в течение 60 дней. Во 2-ю группу вошли 30 пациентов (21 мужчина, 9 женщин), которым проводилась только стандартная терапия. <h3>РЕЗУЛЬТАТЫ</h3> Исходные показатели по шкалам MoCA и MMSE не отличались в двух группах. Повторное тестирование показало, что улучшение по этим шкалам было статистически более значимым в 1-й группе. Анализ показателей вызванного потенциала P300 подтвердил более выраженную положительную динамику в 1-й группе (<i>p</i>&lt;0,01). <h3>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</h3> Применение последовательной терапии Мексидолом сопровождается более полным восстановлением когнитивных функций у больных, перенесших ИИ.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.298

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueS S Korsakov Journal of Neurology and PsychiatrySame topicNeurological Disorders and TreatmentsFrench-language works237,207