MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3030492399 · doi:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2019.01.003

The predictive value of early cognitive assessment for cognitive function after 3-6 months in acute ischemic stroke patients

2019· article· en· W3030492399 sur OpenAlexaboutno aff
Chao Liu, Yaxue Song, Meng Yanhong, Wang Panpan, Yanli Jia, Jingru Zhao, Jianhua Wang

Notice bibliographique

RevueZhonghua xingwei yixue yu naokexue zazhi · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionStroke (engine)Logistic regressionMedicineInternal medicineRisk factorMini–Mental State ExaminationEffects of sleep deprivation on cognitive performancePhysical therapyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the predictive value of short term cognitive assessment in the acute phase of ischemic stroke for 3-6 months after stroke. Methods The demographic data, vascular risk factors, clinical and imaging data of 254 patients with acute ischemic stroke from August 2016 to December 2017 were prospectively registered.The cognitive function was assessed by Mini-mental state examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MoCA) 3 weeks after stroke onset.Comprehensive cognitive function assessment was performed after 3-6 months of stroke.Multiple factor Logistic regression was used to screen the independent risk factors of cognitive domain and overall cognitive function in 3-6 months. Results Totally 254 consecutive patients with acute ischemic stroke were enrolled.Combined with the inclusion and exclusion criteria, 161 patients completed the baseline cognitive assessment, and 138 completed the comprehensive cognitive assessment in 3-6 months after stroke.Logistic regression analysis showed that 3 weeks baseline cognitive status was an independent factor affecting memory (P<0.05, OR=62.47, 95%CI=13.00-205.00), execution (P<0.05, OR=38.29, 95%CI=8.00-170.00), language (P<0.05, OR=6.46, 95%CI=2.31-18.04) and information processing speed (P<0.05, OR=5.88, 95%CI=2.24-15.41) in 3-6 months after stroke.According to the number of impaired cognitive domains, the overall cognitive function was defined.There were 61 cases of no or mild cognitive dysfunction group and 77 cases of moderate or severe cognitive impairment group.Multifactor logistic analysis showed that baseline cognitive status was independent of the overall cognitive function of 3-6 months after apoplexy adjusting for the age and education level (P<0.05, OR=25.32, 95%CI=7.52-85.39). Conclusion Short cognitive assessment in early apoplexy can predict the short-term functional status of cognitive domains such as memory, execution, language and information processing speed after stroke, and can also predict the overall cognitive level. Key words: Ischemic stroke; Cognitive assessment; Post-stroke 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZhonghua xingwei yixue yu naokexue zazhiMême sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207