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Enregistrement W3031525116 · doi:10.3760/cma.j.issn.0254-9026.2019.10.020

Clinical analysis of the effect of metabolic syndrome on cognitive function after acute ischemic stroke

2019· article· en· W3031525116 sur OpenAlexaboutno aff
Pan Li, Yuying Zhou, Yan Wang, Miao Zhang, Chen Yuan, Hui Liu, Huihong Zhang

Notice bibliographique

RevueZhonghua laonian yixue zazhi · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentMetabolic syndromeInternal medicineHomocysteineBody mass indexHamdStroke (engine)TriglyceridePhysical therapyMini–Mental State ExaminationCholesterolDementiaObesityDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the effect of metabolic syndrome(MetS) and its individual components on cognitive impairment and neurological dysfunction in patients after acute ischemic stroke. Methods A total of 733 patients with acute ischemic stroke aged 60 to 83 years admitted in Tianjin Huanhu hospital from January 2010 to May 2018 were enrolled in this cross-sectional study.The patients were divided into the non-metabolic syndrome(non-MetS) group and the metabolic syndrome(MetS) group according to the diagnostic criteria of metabolic syndrome.Cognitive functions were evaluated by using the Montreal Cognitive Assessment(MoCA) and Mini-Mental State Examination(MMSE). Neuropsychiatric behavior was assessed by using the Neuropsychiatric Inventory(NPI) questionnaire.Emotional state was examined according to the 21-item Hamilton Depression Rating Scale(HAMD-21). The degree of neurological impairment after stroke was evaluated by using the National Institutes of Health Stroke Scale(NIHSS). The activity of daily living was evaluated by Barthel index and the Activity of Daily Living(ADL) scale.The overnight fasting blood samples were obtained in order to determine biochemical indicators. Results The average age of first-onset of ischemic stroke was earlier, and the body mass index(BMI) was higher in the MetS group than in the non-MetS group(P<0.05). The levels of high sensitivity C-reactive protein(hs-CRP), total cholesterol(TC), triglyceride(TG), low-density lipoprotein cholesterol(LDL-C), homocysteine(Hcy), fasting plasma glucose(FPG) and haemoglobin A1c(HbA1c) were higher, and the level of high-density lipoprotein cholesterol(HDL-C) was lower in the MetS group than in the non-MetS group(P<0.05). In addition, the proportions of patients with hypertension, type 2 diabetes and smokers were higher in the MetS group than in the non-MetS group(P<0.05). The scores of MMSE, MoCA and BI were lower and the scores of NIHSS, NPI-Q and HADM-21 were higher in the MetS group than in the non-MetS group.MetS could increase the risk of cognitive impairment in patients after acute ischemic stroke(OR=3.169, 95% CI: 1.110-9.048). After adjusting for socio-demographic and clinical covariates, the estimated OR value for increasing the risk of cognitive impairment was further increased in MetS(OR=4.741, 95% CI: 2.027-7.427). Furthermore, the increased numbers of MetS components were significantly associated with the cognitive impairment in patients after stroke.With the increasing number of MetS components, the scores of MoCA and BI were decreased, and the scores of ADL, NIHSS, NPI-Q, HADM-21 and Hachinski ischemic scale(HIS) were increased.With the increasing number of MetS components, the degree of neurological impairment and the risk of injury were increased. Conclusions MetS is associated with the decline of cognitive function, neuromotor dysfunction and the increased risk for neuropsychological disorders in patients after acute ischemic stroke. Key words: Metabolic syndrome; Stroke; Cognition; Neuropsychological tests; Movement disorders

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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