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Enregistrement W3102509705 · doi:10.1159/000511490

Prestroke Physical Activity and Poststroke Cognitive Performance

2020· article· en· W3102509705 sur OpenAlexaboutno aff
Andreas Gammelgaard Damsbo, Janne Kaergaard Mortensen, Kristian Lundsgaard Kraglund, Søren Paaske Johnsen, Grethe Andersen, Rolf Ankerlund Blauenfeldt

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeQuartileStroke (engine)Modified Rankin ScalePhysical therapyConfidence intervalEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitionMontreal Cognitive AssessmentInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationCognitive impairmentIschemic strokePsychiatryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Physical activity (PA) is associated with a lower risk of stroke and stroke mortality as well as a favorable stroke outcome. PA may also prevent general cognitive decline. Poststroke cognitive impairment is both common and disabling, and focusing on all possible preventive measures is important. Studies on the effect of PA on poststroke cognitive performance are sparse, however. We therefore aimed to examine the association between prestroke PA and poststroke cognitive performance. METHODS: We studied the correlation between prestroke PA and poststroke cognitive performance in a prespecified analysis in The Efficacy of Citalopram Treatment in Acute Ischemic Stroke (TALOS) trial. We used the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE) to collect information on PA during the 7-day period before stroke. PA was quantified, and patients were stratified into quartiles based on their PASE score. Cognitive performance was measured using the Symbol Digit Modalities Test (SDMT) at 1 and 6 months and the Mini-Mental State Examination (MMSE) at 6 months. The functional outcome was assessed using the modified Rankin Scale (mRS). RESULTS: In total, 625 of 642 patients (97%) completed the PASE questionnaire. The median age was 69 (interquartile range [IQR]: 60-77), and the median PASE score was 137 (82-205). Higher prestroke PASE quartiles (2nd, 3rd, and 4th, each compared to the 1st) were independently associated with a higher SDMT score at 1 month in the both the univariable and multivariable analyses (2nd: 3.99 points, 95% confidence interval [CI]: 1.01-6.97; 3rd: 3.6, CI: 0.6-6.61; 4th: 4.1, CI: 0.95-7.24). This association remained at 6 months. PA was not statistically associated with the MMSE score or mRS. CONCLUSION: Higher prestroke PA was associated with a better cognitive performance as measured by the SDMT at 1 and 6 months poststroke. We found no significant association between prestroke PA and functional outcome. Our results are encouraging and support further investigations of PA as a protective measure against poststroke 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 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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