Poststroke Cognitive Decline: A Longitudinal Study from a Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Poststroke cognitive decline (PSCD) is a serious disabling consequence of stroke. The purpose of this study is to find the prevalence of PSCD and sociodemographic and clinical determinants of risk factors of PSCD. Materials and Methods This study was a prospective, hospital-based study conducted on 200 stroke patients from stroke registry during October 2015 to April 2017. Detailed clinical evaluation was done. Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores were used to determine PSCD after 3 and 6 months as per the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders V. Chi-squared test was used to find the association between two variables. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare the difference in cognitive impairment between two follow-ups at 3 and 6 months, respectively. A p-value < 0.05 was considered statistically significant. Results The prevalence of PSCD measured by MoCA scale at 3 and 6 months was 67 and 31.6%, respectively. By MMSE scale, cognitive decline prevalence at 3 months was found to be 87 (46.3%), which reduced to 22 (17.1%) at 6 months. The association between MMSE scale and type of stroke was significant at 3 months. Conclusion One-third of the stroke patients developed PSCD within 3 months of onset of stroke, with different levels of severity. The major predictors of new-onset poststroke cognitive impairment were diabetes and hypertension. The prevalence of PSCD reduced significantly at 6 months of stroke on follow-up.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».