Lacunar stroke, deep white matter disease and depression: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lacunar stroke is a small (<2 cm) infarction that accounts for approximately 20% of all strokes. While a third of all stroke patients experience depressive symptoms, the prevalence of depression in the lacunar stroke patient population is unclear. This meta-analysis aimed to synthesize the evidence on the effect of lacunar stroke and deep white matter disease on depressive symptoms. METHODS: A systematic search of electronic databases was conducted, resulting in the inclusion of 12 studies. Analyses were performed on the effects of lacunar stroke, volume and location of lacunes on depression prevalence, and the effect on depression severity. The effects estimates were calculated in random-effects models. RESULTS: None of the analyses produced statistically significant results. Lacunar stroke patients had a non-significantly higher prevalence of depression compared to patients with non-lacunar cerebrovascular diseases (OR = 1.46, 95% CI: 0.88-2.43, p = 0.15). Neither thalamic (OR = 1.37 (0.85-2.20), p = 0.19), deep white matter (RR = 1.16 (0.85-1.57), p = 0.35), multiple lacunes (OR = 1.34 (0.81-2.22), p = 0.25), or the volume of lacunes (MD = -4.71 (-351.59-342.18), p = 0.98) had an effect on depression prevalence. Lastly, lacunar stroke did not influence depressive symptom severity (MD = 0.96 (-1.57-3.48), p = 0.46). CONCLUSIONS: The pooled group of patients with lacunar stroke and deep white matter disease appear to have a similar prevalence of depression compared to those with other types of cerebrovascular diseases. However, the small number of studies, heterogeneous comparison groups, and high statistical heterogeneity between studies posed an obstacle to the meta-analysis. To determine appropriate screening and treatment approaches, future research will need to separate lacunar stroke and deep white matter disease patients, and include larger sample sizes and healthy control groups to determine their distinct contributions to depression.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».