Частота когнітивних порушень у пацієнтів інтегрованого інсультного блоку у різних періодах інсульту
Bibliographic record
Abstract
Актуальність. У багатьох пацієнтів після мозкового інсульту (МІ) спостерігаються постінсультні когнітивні порушення (ПІКП), що асоціюються з функціональною неспроможністю та новими захворюваннями. Мета дослідження: за допомогою оціночних шкал виявити ПІКП на початку лікування та перед випискою з інтегрованого інсультного блоку (ІІБ) у різних періодах МІ з урахуванням його типу та підтипу. Матеріали та методи. Проаналізовані вік, стать, тип і підтип, оцінки за Mini-Mental State Examination (MMSE) та Montreal Cognitive Assessment (MoCA) пацієнтів з МІ, які у 2010–2018 рр. у різних періодах захворювання були госпіталізовані в ІІБ. Усі МІ були поділені на внутрішньомозковий крововилив (ВМК) та ішемічний МІ (ІМІ), а останні додатково розподілені на 4 етіологічні підтипи. У разі оцінки за MMSE = 0–24 бали або за MoCA=0–25 балів ПІКП вважали наявними, а при MMSE = 25–30 балів або MoCA = 26–30 балів — відсутніми. Кількісні змінні були відображені у вигляді медіани та міжквартильного інтервалу (МКІ). Статистичний аналіз проводився за допомогою пакета MedCalc®. Результати. У дослідження включені 399 пацієнтів: 60,7 % чоловіків, медіана віку 66,2 року (МКІ 58,5–76,3), у 331 (82,9 %) діагностовано ІМІ, у 68 (17,1 %) — ВМК. Більшість пацієнтів (64,2 %) були госпіталізовані протягом перших 30 днів. Початкова оцінка за MMSE варіювала від 0 до 30 балів (медіана 20 балів, МКІ 2–27), а ПІКП були наявні у 240 (60,2 %) осіб. Початкова оцінка за MoCA також була у межах від 0 до 30 балів (медіана 15 балів, МКІ 1–24), а ПІКП були виявлені у 356 (89,2 %) учасників дослідження. Перед випискою, згідно з оцінкою за MMSE, ПІКП були наявні у 192 (48,2 %) пацієнтів, а відповідно до MoCA — у 324 (81,2 %) пацієнтів. Тяжкість неврологічних, функціональних та когнітивних порушень була вищою у тих пацієнтів, які були госпіталізовані у найгострішому (0–24 години), гострому (1–7 днів) та ранньому підгострому (8–90 днів) періодах МІ; утім, перед випискою медіани оцінок як неврологічного дефіциту та функціональної спроможності, так і ПІКП значуще (p <0,05) зменшились. В усіх періодах МІ оцінки як за MMSE, так і за MoCA були статистично значуще (p< 0,0001) нижчими при ВМК порівняно з ІМІ і при кардіоемболічному порівняно з лакунарним підтипом ІМІ. Згідно з оцінками як за MMSE, так і за MoCA, частота ПІКП після госпіталізації була статистично значуще (p < 0,001) вищою, ніж перед випискою з ІІБ. Висновки. Для пацієнтів ІІБ характерна висока частота ПІКП після госпіталізації у різних періодах захворювання. Значно нижча частота ПІКП перед випискою порівняно з початковою може вказувати на позитивний вплив лікування в ІІБ на відновлення когнітивних функцій після МІ.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.008 |
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".