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Enregistrement W2765112591 · doi:10.1016/j.jalz.2017.07.737

[P4–574]: REDUCING COGNITIVE DECLINE WITH PROBUCOL IN ISCHEMIC STROKE PATIENTS WITH HIGH RISK OF CEREBRAL HEMORRHAGE: PICASSO‐COG TRIAL

2017· article· en· W2765112591 sur OpenAlexaboutno aff
Jae‐Sung Lim, Keun‐Sik Hong, Mi Sun Oh, Juneyoung Lee, Ji Mi Choi, Ji Sung Lee, Byung‐Chul Lee, Sun U. Kwon, Kyung‐Ho Yu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)Intracerebral hemorrhageProbucolInternal medicineCardiologyRandomized controlled trialCognitive impairmentCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple cerebral microbleeds (CMBs) and prior intracerebral hemorrhage (ICH) are associated with higher risk of cognitive decline after stroke. We aimed to investigate the efficacy of probucol, a lipid-lowering and anti-oxidative agent, to prevent cognitive decline in stroke patients with multiple CMBs or prior ICH. PICASSO-Cog study is a predefined substudy of a randomized controlled clinical trial, PreventIon of CArdiovascular events in iSchemic Stroke patients with high risk of cerebral hemOrrhage (PICASSO). Patients with non-cardioembolic ischemic stroke or transient ischemic attack within 180 days and with previous ICH or multiple CMBs on gradient echo imaging were randomized to probucol versus no probucol groups from 61 institutes of South Korea. Mini-mental state examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MoCA) was conducted at 4 (baseline), 13, 25, 37, and 49 months after index-stroke. Changes in MMSE and MoCA scores over time from baseline were analyzed using mixed effects model. A total 892 subjects were included in the analysis, with a median follow-up of 20.9 months. Mean age was 64.9 ± 10.8 years, median National Institute of Health Stroke Scale score 1 (IQR 0 - 3), and baseline MMSE score 25.0 ± 4.6. Mean changes of MMSE from baseline to each follow-up was 0.02±2.45 (1, n=888), -0.15±2.65 (2, n=593), -0.24±3.11 (3, n=361), and -0.88±3.06 (4, n=138). The MMSE scores over time showed a favorable trend for probucol treatment, but not significant. Among them, a total of 877 subjects underwent MoCA at least twice after randomization. Baseline MoCA score 19.3 ± 6.2, and mean changes of MoCA from baseline to each follow-up was 0.02 ± 2.83 (1st, n=871), -0.20 ± 3.17 (2nd, n=582), -0.09 ± 3.59 (3rd, n=354), and -0.52 ± 3.49 (4th, n=132). Probucol could significantly prevent cognitive decline in MoCA scores compared to placebo (p=0.01 for treatment effect). These effects were observed in the subgroups without diabetes mellitus, with concomitant lipid-lowering agent, baseline MMSE score > 24, and mild to moderate white matter hyperintensities.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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