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Enregistrement W3136885662 · doi:10.1161/str.52.suppl_1.p67

Abstract P67: Role of Genetic Variants in Predicting Cognitive Outcomes Following Small Vessel Ischemic Stroke

2021· article· en· W3136885662 sur OpenAlexaboutno aff
Wayneho Kam, Larry B. Goldstein, Alec McConnell, Hussein R. Al‐Khalidi, Ellen Bennett, Carol A. Colton, Cheryl Bushnell, Deborah K. Attix, Nada K El Husseini

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Internal medicineMontreal Cognitive AssessmentCohortCognitionCognitive declineRetrospective cohort studyDementiaDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: About 20% of patients with small vessel ischemic stroke (SVS) have cognitive impairment; however, the role of genetic factors in predicting cognitive outcomes following SVS has not been fully explored. APOE and ABCC9 have been associated with Alzheimer’s disease and hippocampal sclerosis respectively and play an important role in the neurovascular unit. We evaluated whether allelic variants in these genes influence cognitive outcomes following SVS. Methods: We conducted a retrospective analysis of a prospective cohort of patients enrolled in the ASA-Bugher Small Vessel Intracranial Disease Whole Genome Association Studies. Patients with SVS were categorized by APOE (presence or absence of ε4 allele) and ABCC9 SNP rs704180 (presence or absence of A allele) status. The primary outcomes were total score on the short form of the MoCA, which assesses global cognition, and time to complete Trails B, which is a measure of executive function that can be affected by stroke. Linear regression analyses were performed using the genetic exposures of interest, adjusting for age, education, sex, race/ethnicity, NIHSS score, burden of white matter disease (WMD; using the CHS validated score 0-9), and time between stroke and the cognitive assessment. Results: The sample included 145 patients who had SVS and available APOE and ABCC9 data. Among this cohort, 51.4% were men and 27.6% African American. The median age of the study participants was 63.4 years, the median years of education was 12, the median NIHSS was 2, and the median WMD burden score was 2. The mean time between stroke and the cognitive assessment was 75 days. The APOE ε4 allele was present in 35.0% and ABCC9 A allele in 74.8%. The presence of APOE ε4 allele was not associated with post-stroke MoCA scores (p=0.31) or Trails B (p=0.86). ABCC9 A allele was also not associated with post-stroke MoCA scores (p=0.34) or Trails B (p=0.31). Older age, higher NIHSS score, and greater burden of WMD were independently associated with longer times to complete Trails B (p<0.0001), but not with the MoCA score. Conclusion: Following SVS, several patient characteristics, including age, stroke severity, and WMD burden, rather than their APOE and ABCC9 allelic statuses, were associated with post-stroke measures of executive function.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,745

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2021
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