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Enregistrement W2896859548 · doi:10.1161/str.49.suppl_1.tmp92

Abstract TMP92: Keep On Working. Occupational Status Before and After Stroke Protects the Brain, General Health and Cognitive Status

2018· article· en· W2896859548 sur OpenAlexaffabout
Hen Hallevi, Jeremy Molad, Amos D. Korczyn, Efrat Kliper, Ludmila Shopin, Eitan Auriel, Shani Shenhar‐Tsarfaty, Victoria Volfson, Natan M. Bornstein, Einor Ben Assayag

Notice bibliographique

RevueStroke · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensTitan Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Cognitive declineInternal medicineDepression (economics)DementiaCognitionCohortMontreal Cognitive AssessmentDiabetes mellitusHyperintensityCardiologyPhysical therapyMagnetic resonance imagingPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke considerably increases the risk of dementia, while occupational status may influence physically and mentally long-term outcome after the event. We aimed to evaluate the interrelationship between occupational status, brain pathology on imaging and cognitive decline in a longitudinal post-stroke cohort. Methods: Data from 252 persons at working age (<65 years), with first-ever stroke from the TABASCO study was available. All patients underwent 3T MRI, inflammatory markers and cognitive assessment during the acute phase, 12 and 24 months thereafter. Results: The working rate before stroke was 68.7%, and 60.4% 12 months later. Pre-stroke unemployment was associated with reduced cortical thickness and white matter volume, severity of the neurological deficit, poorer cognitive scores at 12 and 24 months, higher depression scores, and elevated inflammation (p=0.002, p=0.049, p=0.001, p=0.002, p<0.001, p=0.011, p<0.001, p=0.02, respectively). Unemployed subjects suffered also from higher prevalence of Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and hypertension compared to employed subjects (p=0.016, p=0.006, respectively). During the follow-up, 4.4% of the participants died and 8.9% developed cognitive decline. Mortality and cognitive decline were higher among unemployed compared to employed participants (p<0.001, p=0.001, respectively). Multiple regression, controlling for age, sex, education, vascular risk factors, and ApoE4, revealed that T2DM, stroke severity and pre-stroke unemployment were independent predictors of this decline (OR=3.2, 5.2, 3.2, respectively); while gender and pre-stroke unemployment predicted mortality (OR=11.4,16.2, respectively). Return to work after the event was also associated with decreased prevalence of cognitive decline. Conclusions: Pre-stroke unemployment was independently associated with brain atrophy, depression, higher mortality, and poorer performance in cognitive evaluation 2 years post-stroke. T2DM, stroke severity and pre-stroke unemployment were independent predictors of this decline, as well as early retirement after the stroke. These results emphasizing the advantage of employment versus early retirement in an attempt to reserve health and cognitive abilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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