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Enregistrement W2518628989 · doi:10.1161/strokeaha.115.012278

Risk Factors and Cognitive Relevance of Cortical Cerebral Microinfarcts in Patients With Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack

2016· article· en· W2518628989 sur OpenAlexaboutno aff
Zhaolu Wang, Susanne J. van Veluw, Adrian Wong, Wenyan Liu, Lin Shi, Jie Yang, Yunyun Xiong, Alexander Yuk Lun Lau, Geert Jan Biessels, Vincent Mok

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperintensityCardiologyMagnetic resonance imagingStroke (engine)Odds ratioConfidence intervalInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentCognitionDementiaDiffusion MRICognitive declineRadiologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: It was recently demonstrated that cerebral microinfarcts (CMIs) can be detected in vivo using 3.0 tesla (T) magnetic resonance imaging. We investigated the prevalence, risk factors, and the longitudinal cognitive consequence of cortical CMIs on 3.0T magnetic resonance imaging, in patients with ischemic stroke or transient ischemic attack. METHODS: A total of 231 patients undergoing 3.0T magnetic resonance imaging were included. Montreal Cognitive Assessment was used to evaluate global cognitive functions and cognitive domains (memory, language, and attention visuospatial and executive functions). Cognitive changes were represented by the difference in Montreal Cognitive Assessment score between baseline and 28-month after stroke/transient ischemic attack. The cross-sectional and longitudinal associations between cortical CMIs and cognitive functions were explored using ANCOVA and regression models. RESULTS: Cortical CMIs were observed in 34 patients (14.7%), including 13 patients with acute (hyperintense on diffusion-weighted imaging) and 21 with chronic CMIs (isointense on diffusion-weighted imaging). Atrial fibrillation was a risk factor for all cortical CMIs (odds ratio, 4.8; 95% confidence interval, 1.5-14.9; P=0.007). Confluent white matter hyperintensities was associated with chronic CMIs (odds ratio, 2.8; 95% confidence interval, 1.0-7.8; P=0.047). The presence of cortical CMIs at baseline was associated with worse visuospatial functions at baseline and decline over 28-month follow-up (β=0.5; 95% confidence interval, 0.1-1.0; P=0.008, adjusting for brain atrophy, white matter hyperintensities, lacunes, and microbleeds). CONCLUSIONS: Cortical CMIs are a common finding in patients with stroke/transient ischemic attack. Associations between CMI with atrial fibrillation and white matter hyperintensities suggest that these lesions have a heterogeneous cause, involving microembolism and cerebral small vessel disease. CMI seemed to preferentially impact visuospatial functions as assessed by a cognitive screening test.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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