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Enregistrement W2809710476 · doi:10.14412/2074-2711-2018-2-63-67

Pre-stroke cognitive impairment and its impact on medication adherence

2018· article· en· W2809710476 sur OpenAlexaboutno aff
Е. А. Коваленко, А Н Боголепова

Notice bibliographique

RevueNeurology neuropsychiatry Psychosomatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CognitionMontreal Cognitive AssessmentMedication adherenceCognitive deficitCognitive impairmentCognitive Assessment SystemPhysical therapyCognitive declineInternal medicineDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adherence to long-term medication is one of the most important components of effective therapy. Many factors have a substantial influence on medication adherence; a special role among them is played by cognitive impairment (CI). Objective : to identify whether poststroke patients have pre-stroke cognitive deficit and to assess its impact on adherence to long-term medication. Patients and methods . A total of 103 patients with acute ischemic stroke in the carotid system were examined. The mean age of the patients was 64.18±10.24 years. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was applied to assess cognitive functions; the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) was used to determine the presence of pre-stroke cognitive decline. Data concerning vascular risk factors were collected for all the patients. Medication adherence was retrospectively evaluated using the Morisky–Green scale. Results and discussion . Our study showed that only 44.7% of patients were adherent to long-term medication before the stroke. Patients who were engaged in manual labor during their lives were significantly more poorly compliant. Chronic heart failure was also responsible for a reduction in medication adherence. Pre-stroke cognitive deficit was present in 53.4% of the examinees. Unlike patients with normal cognitive function, the majority of patients with pre-stroke CI were non-adherent to medication (28.1 and 71.9%, respectively). At the same time, the adherence to long-term medication depended on the severity of cognitive deficit. Conclusion . The results of the investigation suggest that CI has a considerable impact on adherence to long-term therapy. To improve primary stroke prevention, cognitive functions should be evaluated in all patients with vascular diseases who receive long-term drug treatment. When CI is identified, there is a need for targeted drug treatment and its proper monitoring.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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