Association between serum non-high-density lipoprotein cholesterol and cognitive dysfunction after acute ischemic stroke: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the association between serum non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) and cognitive dysfunction risk in patients with acute ischemic stroke (AIS). This cross-sectional study enrolled 583 AIS patients. Biochemical markers and lipid profile were collected after admission. AIS patients were classified into high group (non-HDL-C ≥3.4 mM) and normal group (non-HDL-C <3.4 mM). Mini-Mental State Examination scale (MMSE), Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA), Activities of Daily Living (ADL) scale, Neuropsychiatric Inventory (NPI), and Hamilton Depression scale 21 version (HAMD-21) were applied on the third day after admission. Compared with the control group, patients of the high group had higher body mass index and higher frequency of intracranial artery stenosis, and exhibited higher levels of non-HDL-C, total cholesterol, triglycerides, low-density lipoprotein cholesterol, homocysteine, fasting blood glucose, and glycosylated hemoglobin (HbA1c), and lower levels of high-density lipoprotein cholesterol (all P<0.05). Compared with the control group, patients of the high group had significantly lower MMSE and MoCA scores (MMSE: 26.01±4.17 vs 23.12±4.73, P<0.001; MoCA: 22.28±5.28 vs 20.25±5.87, P<0.001) and higher scores on the NPI and HAMD-21 (both P<0.001). MMSE (r=-0.306, P<0.001) and MoCA scores (r=-0.251, P<0.001) were negatively associated with non-HDL-C level. Multivariate regression analysis revealed that non-HDL-C level (OR=1.361, 95%CI: 1.059-1.729, P=0.016) was independently associated with the presence of cognitive dysfunction after adjusting for confounding factors. High serum non-HDL-C level might significantly increase the risk of cognitive dysfunction after AIS.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».