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Enregistrement W2968896687 · doi:10.1002/gps.5194

Physical activities attenuate the negative cognitive impact from white matter hyperintensities in stroke and TIA patients with low education

2019· article· en· W2968896687 sur OpenAlexaboutno aff
Adrian Wong, Stanley Yiu, Bonnie Lam, Kam Tat Leung, Lin Shi, Eugene Lo, Jill Abrigo, Lisa WC Au, Alexander Yuk Lun Lau, Vincent Mok

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityMontreal Cognitive AssessmentCognitive reserveCognitionStroke (engine)PsychologyInternal medicineMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCardiologyPhysical therapyGerontologyCognitive impairmentMagnetic resonance imagingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study is to examine the effects of recent regular participation leisure activities upon cognitive functions between 3 and 6 months after stroke or transient ischemic attack (TIA). We also explored whether the cognitive effects interacted with the severity of white matter hyperintensities (WMH), a marker of cerebral white matter disease, in patients with low or high education. METHODS: Two-hundred and ninety-two subjects with mean age of 66.1 (11.0) years were recruited at median 161(131-180) days post index event. WMH volume was evaluated using a semi-automated method on MRI brain. Cognitive functions were measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Multivariable linear regression analysis was conducted to explore the associations between leisure activity participation with WMH and the moderating effects of leisure activities upon relationship between WMH and MoCA. Analyses were further stratified by low (<6 years) or high education (≥6 years). All models were adjusted with age, sex, and years of education. RESULTS: Physical activity (PA), but not intellectual activity (IA), was negatively related to WMH volume (P < .05). IA exerted a main effect on MoCA performance (b = 3.21, P < .001). PA, but not IA, significantly interacted with WMH volume (b = -0.18, P < .01) on MoCA performance, but the interaction was only significant in the lower education group (b = 0.28, P < .01) but not in the higher education group. CONCLUSIONS: In patients with stroke/TIA, IA confers general cognitive benefits. Regular participation in PA negatively correlated with WMH volume. In patients with low education, PA increases resilience against vascular cognitive impairment.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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