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Enregistrement W2576382126 · doi:10.1186/s12916-017-0779-7

Post-stroke dementia – a comprehensive review

2017· review· en· W2576382126 sur OpenAlexafffundabout
Milija Mijajlović, Aleksandra Pavlović, Michael Brainin, Wolf-Dieter Heiss, Terence J. Quinn, Hege Ihle-Hansen, Dirk M. Hermann, Einor Ben Assayag, Edo Richard, Alexander Thiel, Efrat Kliper, Yong‐Il Shin, Yun‐Hee Kim, Seong-Hye Choi, San Jung, Yeong‐Bae Lee, Osman Sinanović, Deborah A. Levine, Ilana Schlesinger, Gillian Mead, Vuk Milošević, Didier Leys, Guri Hagberg, Marie Ursin, Yvonne Teuschl, С. В. Прокопенко, Е. Yu. Mozheyko, A. F. Bezdenezhnykh, Karl Matz, Vuk Aleksić, DafinFior Muresanu, Amos D. Korczyn, Natan M. Bornstein

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterLady Davis Institute for Medical ResearchCentre hospitalier régional universitaire de LilleHallym University Medical CenterRadboud Universitair Medisch CentrumUniversité de LilleTel Aviv UniversitySungkyunkwan UniversitySamsungPusan National UniversityInha UniversityInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleJewish General HospitalRadboud UniversiteitGachon UniversityHallym UniversityMcGill University
Mots-clésMedicineDementiaNeuroimagingStroke (engine)CognitionMagnetic resonance imagingCognitive declineDiseasePhysical medicine and rehabilitationPathologyPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-stroke dementia (PSD) or post-stroke cognitive impairment (PSCI) may affect up to one third of stroke survivors. Various definitions of PSCI and PSD have been described. We propose PSD as a label for any dementia following stroke in temporal relation. Various tools are available to screen and assess cognition, with few PSD-specific instruments. Choice will depend on purpose of assessment, with differing instruments needed for brief screening (e.g., Montreal Cognitive Assessment) or diagnostic formulation (e.g., NINDS VCI battery). A comprehensive evaluation should include assessment of pre-stroke cognition (e.g., using Informant Questionnaire for Cognitive Decline in the Elderly), mood (e.g., using Hospital Anxiety and Depression Scale), and functional consequences of cognitive impairments (e.g., using modified Rankin Scale). A large number of biomarkers for PSD, including indicators for genetic polymorphisms, biomarkers in the cerebrospinal fluid and in the serum, inflammatory mediators, and peripheral microRNA profiles have been proposed. Currently, no specific biomarkers have been proven to robustly discriminate vulnerable patients ('at risk brains') from those with better prognosis or to discriminate Alzheimer's disease dementia from PSD. Further, neuroimaging is an important diagnostic tool in PSD. The role of computerized tomography is limited to demonstrating type and location of the underlying primary lesion and indicating atrophy and severe white matter changes. Magnetic resonance imaging is the key neuroimaging modality and has high sensitivity and specificity for detecting pathological changes, including small vessel disease. Advanced multi-modal imaging includes diffusion tensor imaging for fiber tracking, by which changes in networks can be detected. Quantitative imaging of cerebral blood flow and metabolism by positron emission tomography can differentiate between vascular dementia and degenerative dementia and show the interaction between vascular and metabolic changes. Additionally, inflammatory changes after ischemia in the brain can be detected, which may play a role together with amyloid deposition in the development of PSD. Prevention of PSD can be achieved by prevention of stroke. As treatment strategies to inhibit the development and mitigate the course of PSD, lowering of blood pressure, statins, neuroprotective drugs, and anti-inflammatory agents have all been studied without convincing evidence of efficacy. Lifestyle interventions, physical activity, and cognitive training have been recently tested, but large controlled trials are still missing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations710
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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