Association between serum non-high-density lipoprotein cholesterol and cognitive impairment in patients with acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) could be a good predictor of vascular disease outcomes. To evaluate the association between serum non-HDL-C and cognitive impairment in patients with acute ischemic stroke. METHODS: A total of 725 hospitalized patients with acute ischemic stroke were enrolled. They received conventional treatment. Cognitive function was assessed on the 3rd day after admission using mini-mental state examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Activity of Daily Living Scale (ADL), and Neuropsychiatric Inventory (NPI, and Hamilton depression rating scale 21-item (HAMD-21). Lipid profile and biochemical markers were measured, and non-HDL-C was calculated. RESULTS: Compared with patients with normal non-HDL-C, those with high non-HDL-C showed lower MMSE (23.1 ± 4.9 vs. 26.0 ± 4.6, P < 0.001) and MoCA (20.4 ± 6.4 vs. 22.2 ± 5.3 P = 0.01) scores, higher NPI (6.2 ± 1.2 vs. 3.3 ± 1.5, P < 0.001) and HADM-21 (6.0 ± 2.2 vs. 4.5 ± 1.9, P < 0.001) scores, and higher homocysteine (16.0 ± 3.8 vs. 14.3 ± 2.0 mmol/L, P = 0.044), fasting blood glucose (6.4 ± 2.7 vs. 6.1 ± 2.1 mmol/L, P = 0.041), and HbA1c (6.80 ± 1.32 % vs. 6.52 ± 1.17 %, P = 0.013) levels. MMSE (r = -0.526, P < 0.001), MoCA (r = -0.216, P < 0.001), and NPI (r = 0.403, P < 0.001) scores were correlated with non-HDL-C levels. High non-HDL-C levels were an independent risk factor for cognitive disorders after acute ischemic stroke (P = 0.034, odds ratio = 3.115, 95 % confidence interval: 1.088-8.917). CONCLUSIONS: High serum non-HDL-C levels, age, education, homocysteine levels, and HAMD score were independent risk factors of cognitive impairment in patients with acute ischemic stroke. The risk of cognitive disorders after acute ischemic stroke increased with increasing non-HDL-C levels. This parameter is easy to assess in the clinical setting.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».