Abstract TP460: Dominant Imaging Markers for Post Stroke Cognitive Performance in the TABASCO Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-stroke patients are at high risk of developing cognitive decline. Previous studies have examined only limited magnetic resonance imaging (MRI) parameters for prediction of cognitive status following stroke Aim: To determine radiological markers associated with different cognitive domains in post-stroke patients. Materials and Methods: Patients from the TABASCO (Tel-Aviv Brain Acute Stroke Cohort), a prospective cohort of first-ever mild-moderate ischemic stroke patients, were Included (N=141). All patients underwent a 3T MRI and were cognitively assessed at admission and 2 later. Multiple regression models were used to assess which of the imaging measures best associated with cognitive scores 2 years after the index event. Results: After controlling for both age and education, the comparisons between cognitively intact and impaired patients revealed significant differences between the two groups in relative CSF volume, white matter lesion (WML) load and white matter microstructural integrity, reflected as mean diffusivity (MD), radial diffusivity (Dr) and axial diffusivity (Da) values ( p’s <0.05). Multiple regression analyses demonstrated the significant role of hippocampi MD to serve as a common predictor for all three cognitive scores. Relative WML load significantly contributed to the global score and executive function. Discussion: Our results highlight the role of hippocampal MD and WML load as markers for cognitive performances. We suggest that these imaging markers best demonstrated "brain intergrity"
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».