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Enregistrement W2896643228 · doi:10.1161/str.49.suppl_1.tp155

Abstract TP155: Cognitive Impairment in Mild Stroke

2018· article· en· W2896643228 sur OpenAlexaboutno aff
Ilavarasy Maran, Susan Taboada, Francesca Ferrante, Laura Grenier, Ilene Staff, Isabelle Taboada, Amre Nouh

Notice bibliographique

RevueStroke · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)DementiaCohortCognitive impairmentInternal medicinePhysical therapyRetrospective cohort studyCognitionDiabetes mellitusPediatricsDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive symptoms are easily overlooked despite its effect on quality of life after stroke. In patients with minimal physical residual symptoms, the true burden of cognitive impairment is unknown. Objective: To evaluate the risk factors and burden associated with cognitive impairment after mild stroke. Methods: A retrospective observational cohort study of 56 patients (51 ischemic, 5 hemorrhagic) evaluated at the stroke clinic between July 2016 and June 2017 was performed. Patients completed a questionnaire including demographics and history including previously known cognitive impairment. Cognition was evaluated with the Montreal Cognitive Assessment Score (MOCA). Results: The median age of the group studied was 61.5 years. Sixty-six percent (66.1%) patients were men and 76.8% Caucasian. The median discharge NIH score was 1. This study group did not have a previous diagnosis of dementia. About 4% (n=2) of patients presented to clinic <6 weeks, 71.4% (n=40) 6-12 weeks, 17.9% (n=10) 12-24weeks and 7.1% (n=4) >24 weeks from discharge. Cognitive assessment at the stroke clinic after discharge identified 19.6% patients with mild impairment, 16.1% with moderate impairment and 14.3% with dementia. MOCA scores were lower in those greater than 65 years of age ( p =0.022), living in facilities post-stroke ( p =0.007), have history of stroke and diabetes mellitus ( p =0.011, 0.019). Education level did not show significant difference in MOCA scores ( p =0.283). Those who were employed prior to their stroke have a higher MOCA score compared to those who were unemployed ( p =0.001). Of those previously working, 50% were able to return to work and this group had higher MOCA scores ( p =0.011). Of those who stopped driving, 19.6% was due to cognitive concerns. Conclusion: In our study, about 50% of the mild stroke patients were found to have some degree of cognitive impairment. Factors that may suggest a higher risk for cognitive impairment after stroke include those age greater than 65, history of stroke and diabetes, unemployment and living in a facility. Post-stroke cognitive impairment was found to be associated with inability to return to work and drive. Since cognitive impairment can impact life quality, screening even in mild stroke could be beneficial.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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