MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2576382126 · doi:10.1186/s12916-017-0779-7

Post-stroke dementia – a comprehensive review

2017· review· en· W2576382126 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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