Vascular cognitive impairment (VCI): Progress towards knowledge and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Until recently, the study of cognitive impairment as a manifestation of cerebrovascular disease (CVD) has been hampered by the lack of common standards for assessment. The term vascular cognitive impairment (VCI) encompasses all levels of cognitive decline associated with CVD from mild deficits in one or more cognitive domains to crude dementia syndrome. VCI incorporates the complex interactions among classic vascular risk factors (i.e. arterial hypertension, high cholesterol, and diabetes), CVD subtypes, and Alzheimer's Disease (AD) pathology. VCI may be the earliest, commonest, and subtlest manifestation of CVD and can be regarded as a highly prevalent and preventable syndrome. However, cognition is not a standardized outcome measure in clinical trials assessing functional ability after stroke. Furthermore, with the exception of anti-hypertensive medications, the impact of either preventive or acute stroke treatments on cognitive outcome is not known. Although clinical, epidemiological, neuroimaging, and experimental data support the VCI concept, there is a lack of integrated knowledge on the role played by the most relevant pathophysiological mechanisms involved in several neurological conditions including stroke and cognitive impairment such as excitotoxicity, apoptosis, mitochondrial DNA damage, oxidative stress, disturbed neurotransmitter release, and inflammation. For this reason, in 2006 the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) and the Canadian Stroke Network (CSN) defined a set of data elements to be collected in future studies aimed at defining VCI etiology, clinical manifestations, predictive factors, and treatment. These recommendations represent the first step toward developing diagnostic criteria for VCI based on sound knowledge rather than on hypotheses. The second step will be to integrate all studies using the agreed methodologies. This is likely to accelerate the search for answers.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».