Prevalence of Poststroke Neurocognitive Disorders Using National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network, VASCOG Criteria (Vascular Behavioral and Cognitive Disorders), and Optimized Criteria of Cognitive Deficit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The prevalence of poststroke neurocognitive disorder (NCD) has yet to be accurately determined. The primary objective of the present study was to optimize operationalization of the criterion for NCD by using an external validity criterion. METHODS: The GRECOG-VASC cohort (Groupe de Réflexion pour l'Évaluation Cognitive Vasculaire) of 404 stroke patients with cerebral infarct (91.3%) or hemorrhage (18.7%) was assessed 6 months poststroke and 1003 healthy controls, with the National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network standardized battery. Three dimensions of the criterion for cognitive impairment were systematically examined by using the false-positive rate as an external validity criterion. Diagnosis of mild and major NCD was based on the VASCOG criteria (Vascular Behavioral and Cognitive Disorders). The mechanisms of functional decline were systematically assessed. RESULTS: =0.0001) corrected true-positive rate (43.5%) and a false-positive rate ≤5%. Using this criterion, the mean (95% confidence interval) prevalence of poststroke NCD was 49.5% (44.6-54.4), most of which corresponded to mild NCD (39.1%; 95% confidence interval, 34.4-43.9) rather than dementia (10.4%; 95% confidence interval, 7.4-13.4). CONCLUSIONS: This study is the first to have optimized the operationalization of the criterion for poststroke cognitive impairment. It documented the prevalence of poststroke NCD in the GRECOG-VASC cohort and showed that mild cognitive impairment accounts for 80% of the affected patients. Finally, the method developed in the present study offers a means of harmonizing the diagnosis of NCD. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT01339195.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».