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Enregistrement W3155496067 · doi:10.3389/fnagi.2021.637363

Nomogram to Predict Cognitive Dysfunction After a Minor Ischemic Stroke in Hospitalized-Population

2021· article· en· W3155496067 sur OpenAlexaboutno aff
Li Gong, Haichao Wang, Xiaofeng Zhu, Qiong Dong, Qiuyue Yu, Bingjie Mao, Longyan Meng, Yanxin Zhao, Xueyuan Liu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTongji UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNomogramMedicineMontreal Cognitive AssessmentLogistic regressionInternal medicineStroke (engine)Receiver operating characteristicCohortArea under the curvePopulationMinor strokeMultivariate statisticsDementiaStenosisDiseaseStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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