MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2278585609 · doi:10.1111/ene.12967

Vascular risk factors aggravate cognitive impairment in first‐ever young ischaemic stroke patients

2016· article· en· W2278585609 sur OpenAlexaboutno aff
Dongwei Lu, Shanling Ren, J. Zhang, Dong Sun

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei Province
Mots-clésMedicineStroke (engine)CognitionVerbal fluency testInternal medicineDiabetes mellitusAtrial fibrillationCardiologyMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyCognitive impairmentDiseaseNeuropsychologyPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Young ischaemic stroke patients often suffer from cognitive impairment after stroke. However, the risk factors of cognitive impairment are still unclear. This study examined the impact of vascular risk factors (VRFs) on cognitive impairment in first-ever young ischaemic stroke patients. METHODS: Subjects were divided into low (0-1 VRF, n = 27), medium (2-3 VRFs, n = 45) and high-risk (≥4 VRFs, n = 12) groups according to their number of VRFs. The following VRFs were collected: hypertension, diabetes mellitus, dyslipidaemia, atrial fibrillation, obesity, smoking, excess alcohol consumption, coronary heart disease and hyperhomocysteinaemia. A battery of cognitive assessments was executed 2 weeks after stroke. Differences of cognitive performances between groups were compared. The correlation between VRFs and cognitive function was investigated with an emphasis on discovering the main VRFs. RESULTS: Eighty-four patients were enrolled in this study eventually. Compared with the low-risk group, the high-risk group had significantly worse performance in most of the cognitive domains. VRFs had a correlation with general cognition, executive function, attention and verbal fluency. After adjusting the covariates, VRFs showed a linear correlation with global cognitive function (R = 0.640, P = 0.000), verbal fluency (R = 0.372, P = 0.000), delayed memory (R = 0.327, P = 0.002), visual attention (R = 0.290, P = 0.007) and executive function (R = 0.266, P = 0.015). Amongst all the VRFs, hypertension, hyperlipidaemia, smoking and hyperhomocysteinaemia were the main influencing VRFs. CONCLUSION: Vascular risk factors aggravate cognitive impairment after young ischaemic stroke. Effective management of VRFs in young adults is urgent and this may reduce the cognitive impairment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of NeurologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207