Cognition, Statins, and Cholesterol in Elderly Ischemic Stroke Patients: A Neurologist’s Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The efficacy of hydroxy methyl glutaryl-coenzyme A reductase inhibitors (statins) in reducing the incidence of cardiovascular events pushed the target LDL-cholesterol (LDL-C) levels lower and lower in successive guidelines despite signals regarding potential cognitive side effects. We evaluated the relationship between cognitive impairment and LDL-C levels in elderly ischemic stroke patients. Materials and Methods: 29 ischemic stroke patients aged 65 and above with LDL-C levels ≤70 mg/dL, classified according to the TOAST criteria, underwent detailed neuropsychological testing comprising the MMSE test, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Addenbrooke’s Cognitive Evaluation (ACE-III) test. Their performances were compared to those of 29 age-matched ischemic stroke patients with LDL-Cl levels >71 mg/dL. Results: The MMSE test failed to detect significant cognitive differences between the two groups. The MoCA and ACE-III tests detected impairments in visuo-spatial/executive function, attention, and recall/memory in patients with low LDL-C. A stepwise linear regression model of the ACE-III total scores revealed that LDL-cholesterol levels could contribute to 13.8% of the detected cognitive dysfunction, second in importance only to age, which contributed to 38.8% of the detected impairment. Conclusions: Physicians should be cautious when prescribing statins to elderly people. Hydrophilic ones may be preferred in cognitively impaired patients.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle