Post-stroke cognitive impairment on the Mini-Mental State Examination primarily relates to left middle cerebral artery infarcts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-stroke cognitive impairment can occur after damage to various brain regions, and cognitive deficits depend on infarct location. The Mini-Mental State Examination (MMSE) is still widely used to assess post-stroke cognition, but it has been criticized for capturing only certain cognitive deficits. Along these lines, it might be hypothesized that cognitive deficits as measured with the MMSE primarily involve certain infarct locations. AIMS: This comprehensive lesion-symptom mapping study aimed to determine which acute infarct locations are associated with post-stroke cognitive impairment on the MMSE. METHODS: We examined associations between impairment on the MMSE (<5th percentile; normative data) and infarct location in 1198 patients (age 67 ± 12 years, 43% female) with acute ischemic stroke using voxel-based lesion-symptom mapping. As a frame of reference, infarct patterns associated with impairments in individual cognitive domains were determined, based on a more detailed neuropsychological assessment. RESULTS: Impairment on the MMSE was present in 420 patients (35%). Large voxel clusters in the left middle cerebral artery territory and thalamus were significantly (p < 0.01) associated with cognitive impairment on the MMSE, with highest odds ratios (>15) in the thalamus and superior temporal gyrus. In comparison, domain-specific impairments were related to various infarct patterns across both hemispheres including the left medial temporal lobe (verbal memory) and right parietal lobe (visuospatial functioning). CONCLUSIONS: Our findings indicate that post-stroke cognitive impairment on the MMSE primarily relates to infarct locations in the left middle cerebral artery territory. The MMSE is apparently less sensitive to cognitive deficits that specifically relate to other locations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».