Impaired cerebral autoregulation is associated with poststroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether dynamic cerebral autoregulation (CA) and neuroimaging characteristics are determinants of poststroke cognitive impairment (PSCI). METHODS: Eighty patients within 7 days of acute ischemic stroke and 35 age- and sex-matched controls were enrolled. In the patients with stroke, brain magnetic resonance imaging and dynamic CA were obtained at baseline, and dynamic CA was followed up at 3 months and 1 year. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was performed at 3 months and 1 year. Patients with a MoCA score <23 at 1 year were defined as having PSCI, and those with a MoCA score that decreased by 2 points or more between the 3-month and 1-year assessments were defined as having progressive cognitive decline. RESULTS: In total, 65 patients completed the study and 16 developed PSCI. The patients with PSCI exhibited poorer results for all cognitive domains than did those without PSCI. The patients with PSCI also had poorer CA (lower phase shift between cerebral blood flow and blood pressure waveforms in the very low frequency band) compared with that of the patients without PSCI and controls at baseline and 1 year. CA was not different between the patients without PSCI and controls. In the multivariate analysis, low education level, lobar microbleeds, and impaired CA (very low frequency phase shift [≤46°] within 7 days of stroke), were independently associated with PSCI. In addition, impaired CA was associated with progressive cognitive decline. INTERPRETATION: Low education level, lobar microbleeds, and impaired CA are involved in the pathogenesis of PSCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».