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Enregistrement W2752276737 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.atp439

Abstract TP439: Temporary Cognitive Impairment in Transient Ischemic Attack and Minor Stroke Patients is Predicted by Chronic White Matter Hyperintensity Volume

2013· article· en· W2752276737 sur OpenAlexaffabout
Leka Sivakumar, Thomas Jeerakathil, Negar Asdaghi, Richard Camicioli, Christian Beaulieu, Derek Emery, Kenneth Butcher

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentFluid-attenuated inversion recoveryHyperintensityStroke (engine)Internal medicineCardiologyMagnetic resonance imagingLesionLeukoaraiosisWhite matterCognitive impairmentSurgeryRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive changes have been described in subacute TIA/minor stroke (TIA/MIS), but the temporal profile is unknown. We tested the hypothesis that TIA/MIS patients experience transient cognitive impairment, and that this can be predicted by Diffusion-Weighted Imaging (DWI) lesion volume. Methods: Acute TIA/MIS stroke (NIH stroke scale score ≤3) patients with no history of cognitive impairment were prospectively recruited within 72 h of onset. Patients underwent Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental Status Examination (MMSE) and MRI, including DWI and Fluid-Attenuated Inverse Recovery (FLAIR) sequences, at baseline, days 7 and 30. DWI lesion and FLAIR chronic white matter hyperintensity (WMH) volumes were measured planimetrically. Results: Fifty patients (mean age 68 ±15.1 years) were imaged at a median (IQR) of 26.5 (28.5) h after onset. Cognitive impairment (scores ≤26) was detected more frequently with MoCA (31/50, 62%) than MMSE (13/50, 26%, p=0.009). Acute ischemic lesions (DWI) were present in 33 (66%) patients. Mean DWI volume at baseline was 4.5 ± 11.1ml. Patients with DWI lesions (22/33, 67%) had similar impairment rates as those without (9/17, 53%; p=0.34). Linear regression indicated no relationship between acute DWI lesion volume (log transformed) and baseline MoCA scores (β=0.028, 95% CI [-2.09, 2.44]). Impaired patients had larger WMH volumes (13.6 ± 21.9 ml) than unaffected patients (2.6 ± 3.2 ml, p=0.01). Log transformed WMH volumes were inversely predictive of baseline MoCA scores (β=-0.54, 95% CI [-7.84, -2.28]). Median MoCA scores improved over time (27(5) at day 7 and 28(5) at day 30). Patients with baseline impairment and an increase of ≥2 points on MoCA by day 30 were defined as reverters (N=20). DWI lesion frequency was similar in reverters and those with persisting impairment (75% vs 64%, p= 0.50), as was DWI (6.9 ±14.3 ml vs 1.2 ±1.9 ml; p= 0.113) and WMH lesion volume (17.0 ± 26.2 ml vs 8.1 ± 8.1 ml; p= 0.18). Conclusions: Most TIA/MIS patients have evidence of temporary acute cognitive impairment when assessed with MoCA. Deficits are correlated with chronic WMH, suggesting an unmasking of subclinical cognitive impairment. Temporary cognitive deficits should be considered in the management of TIA/MIS patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
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