Prediction of Cognitive Recovery After Stroke: The Value of Diffusion-Weighted Imaging–Based Measures of Brain Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Prediction of long-term recovery of a poststroke cognitive disorder (PSCD) is currently inaccurate. We assessed whether diffusion-weighted imaging (DWI)-based measures of brain connectivity predict cognitive recovery 1 year after stroke in patients with PSCD in addition to conventional clinical, neuropsychological, and imaging variables. METHODS: This prospective monocenter cohort study included 217 consecutive patients with a clinical diagnosis of ischemic stroke, aged ≥50 years, and Montreal Cognitive Assessment score below 26 during hospitalization. Five weeks after stroke, patients underwent DWI magnetic resonance imaging. Neuropsychological assessment was performed 5 weeks and 1 year after stroke and was used to classify PSCD as absent, modest, or marked. Cognitive recovery was operationalized as a shift to a better PSCD category over time. We evaluated 4 DWI-based measures of brain connectivity: global network efficiency and mean connectivity strength, both weighted for mean diffusivity and fractional anisotropy. Conventional predictors were age, sex, level of education, clinical stroke characteristics, neuropsychological variables, and magnetic resonance imaging findings (eg, infarct size). DWI-based measures of brain connectivity were added to a multivariable model to assess additive predictive value. RESULTS: <0.1 in univariable regression analysis. There was no added value of these measures to a multivariable model that included level of education and infarct size as significant predictors of cognitive recovery. CONCLUSIONS: Current DWI-based measures of brain connectivity appear to predict recovery of PSCD but at present have no added value over conventional predictors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».