Nomogram to Predict Cognitive Dysfunction After a Minor Ischemic Stroke in Hospitalized-Population
Notice bibliographique
Résumé
An easily scoring system to predict the risk of cognitive impairment after minor ischemic stroke has not been available. We aimed to develop and externally validate a nomogram for predicting the probability of post-stroke cognitive impairment (PSCI) among hospitalized population with minor stroke. Moreover, the association of Trimethylamine N-oxide (TMAO) with PSCI is also investigated. We prospectively conducted a developed cohort on collected data in stroke center from June 2017 to February 2018, as well as an external validation cohort between June 2018 and February 2019. The main outcome is cognitive impairment defined as <22 Montreal Cognition Assessment (MoCA) score points 6 – 12 months following a minor stroke onset. Based on multivariate logistic models, the nomogram model was generated. Plasma TMAO levels were assessed at admission using liquid chromatography tandem mass spectrometry. A total of 228 participants completed the follow-up data for generating the nomogram. After multivariate logistic regression, seven variables remained independent predictors of PSCI to compose the nomogram included age, female, Fazekas score, educational level, number of intracranial atherosclerotic stenosis (ICAS), HbA1c, and cortical infarction. The area under the receiver-operating characteristic (AUC-ROC) curve of model was 0.829, C index was good (0.810), and the AUC-ROC of the model applied in validation cohort was 0.812. Plasma TMAO levels were higher in patients with cognitive impairment than in them without cognitive dysfunction (median 4.56 vs. 3.22 μmol/L; p ≤ 0.001). In conclusion, this scoring system is the first nomogram developed and validated in a stroke center cohort for individualized prediction of cognitive impairment after minor stroke. Higher plasma TMAO level at admission suggests a potential marker of PSCI.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».