Temporal Evolution of Poststroke Cognitive Impairment Using the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is nowadays recommended for the screening of poststroke cognitive impairment. However, little is known about the temporal evolution of MoCA-assessed cognition after stroke. The objective of this study was to examine the temporal pattern of overall and domain-specific cognition at 2 and 6 months after stroke using the MoCA and to identify patient groups at risk for cognitive impairment at 6 months after stroke. METHODS: Prospective cohort study in which 324 patients were administered the MoCA at 2 and 6 months post stroke. Cognitive impairment was defined as MoCA<26. Differences in cognitive impairment rates between 2 and 6 months post stroke were analyzed in different subgroups. Patients with MoCA score <26 at 2 months, who improved by ≥2 points by 6 months, were defined as reverters. Logistic regression analyses were used to identify determinants of (1) cognitive impairment at 6 months post stroke and (2) reverter status. RESULTS: Between 2 and 6 months post stroke, mean MoCA score improved from 23.7 (3.9) to 24.7 (3.5), P<0.001. Prevalence of cognitive impairment at 2 months was 66.4%, compared with 51.9% at 6 months (P<0.001). More comorbidity and presence of cognitive impairment at 2 months were significant independent predictors of cognitive impairment 6 months post stroke. No significant determinants of reverter status were identified. CONCLUSIONS: Although cognitive improvement is seen ≤6 months post stroke, long-term cognitive deficits are prevalent. Identifying patients at risk of cognitive impairment is, therefore, important as well as targeting interventions to this group.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».