腔隙性脑梗死、脑白质病变患者认知障碍危险因素及影像学特点分析
发布时间:2021-02-01 00:08
目的分析腔隙性脑梗死(Lacunar Infarction,LI)、脑白质病变(White Matter Lesions,WML)患者认知障碍(Cognitive Impairment,CI)的危险因素及影像学特点,探讨其与认知损害的关系。方法选择2017年12月至2018年12月于我院神经内科治疗的临床及影像符合LI、WML患者,采用蒙特利尔认知评估(Montreal Cognitive Assessment,Mo CA)评价患者认知功能。其中LI合并CI患者134例为腔隙性脑梗死认知障碍(Lacunar Infarction Cognitive Impairment,LICI)组,无合并CI患者110例为对照(Lacunar Infarction Non-Cognitive Impairment,LINCI)组;WML合并CI患者85例为脑白质病变认知障碍(White Matter Lesions Cognitive Impairment,WMLCI)组,无合并CI患者60例为对照(White Matter Lesions Non-Cognitive Impairment,WMLN...
【文章来源】:华北理工大学河北省
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
急性腔隙性脑梗死的MRI改变
-6-图1急性腔隙性脑梗死的MRI改变图2侧脑室旁脑白质高信号Fazekas的MRI改变图3皮质下脑白质高信号Fazekas的MRI改变皮层下白质Fazekas评分:0=无脑白质高信号1=皮层下白质有点、小片状灶样分布的脑白质高信号2=开始融合的片状脑白质高信号3=大片融合连续的脑白质高信号病变区域1.1.3统计学方法采用SPSS23.0统计软件进行数据分析,单因素分析中计量资料用“均数±标准差”(x±s)表示,两组间均数比较采用独立样本t检验,多组间比较采用单因素方差分析,事后两两比较采用LSD多重比较法;计数资料计算百分率或构成比,组间率或构成比的比较采用卡方检验。多因素分析采用非条件Logistic回归模
-6-图1急性腔隙性脑梗死的MRI改变图2侧脑室旁脑白质高信号Fazekas的MRI改变图3皮质下脑白质高信号Fazekas的MRI改变皮层下白质Fazekas评分:0=无脑白质高信号1=皮层下白质有点、小片状灶样分布的脑白质高信号2=开始融合的片状脑白质高信号3=大片融合连续的脑白质高信号病变区域1.1.3统计学方法采用SPSS23.0统计软件进行数据分析,单因素分析中计量资料用“均数±标准差”(x±s)表示,两组间均数比较采用独立样本t检验,多组间比较采用单因素方差分析,事后两两比较采用LSD多重比较法;计数资料计算百分率或构成比,组间率或构成比的比较采用卡方检验。多因素分析采用非条件Logistic回归模
本文编号:3011818
【文章来源】:华北理工大学河北省
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
急性腔隙性脑梗死的MRI改变
-6-图1急性腔隙性脑梗死的MRI改变图2侧脑室旁脑白质高信号Fazekas的MRI改变图3皮质下脑白质高信号Fazekas的MRI改变皮层下白质Fazekas评分:0=无脑白质高信号1=皮层下白质有点、小片状灶样分布的脑白质高信号2=开始融合的片状脑白质高信号3=大片融合连续的脑白质高信号病变区域1.1.3统计学方法采用SPSS23.0统计软件进行数据分析,单因素分析中计量资料用“均数±标准差”(x±s)表示,两组间均数比较采用独立样本t检验,多组间比较采用单因素方差分析,事后两两比较采用LSD多重比较法;计数资料计算百分率或构成比,组间率或构成比的比较采用卡方检验。多因素分析采用非条件Logistic回归模
-6-图1急性腔隙性脑梗死的MRI改变图2侧脑室旁脑白质高信号Fazekas的MRI改变图3皮质下脑白质高信号Fazekas的MRI改变皮层下白质Fazekas评分:0=无脑白质高信号1=皮层下白质有点、小片状灶样分布的脑白质高信号2=开始融合的片状脑白质高信号3=大片融合连续的脑白质高信号病变区域1.1.3统计学方法采用SPSS23.0统计软件进行数据分析,单因素分析中计量资料用“均数±标准差”(x±s)表示,两组间均数比较采用独立样本t检验,多组间比较采用单因素方差分析,事后两两比较采用LSD多重比较法;计数资料计算百分率或构成比,组间率或构成比的比较采用卡方检验。多因素分析采用非条件Logistic回归模
本文编号:3011818
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/shenjingyixue/3011818.html
最近更新
教材专著