Abstract WP233: Unraveling the Profile and Risk Factors of Post-Stroke Cognitive Impairment Among West African Stroke Survivors: Data From the SIREN Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is paucity of data on the epidemiology of post-stroke cognitive impairment among African stroke survivors. The aim of this study is to report the profile and risk factors of post- stroke cognitive impairment among stroke survivors participating in the Stroke Investigative Research and Education Network (SIREN) Study. Methods: 1566 were evaluated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tool, the Community Screening Instrument for Dementia (CSID) and the Stick Design Test three months after the index stroke. Domain scores were derived for executive function, language memory and visuo-constructive/visuospatial domains. Cut off scores were derived from normative cognitive data obtained from comparable healthy stroke-free control subjects. We used conditional logistic regression to estimate odds ratios (OR) with 95% CIs. Results: Of 1566 stroke survivors [mean age 57.7 (13.4) years] who were assessed 3 months after stroke, 37% were impaired in global cognition and 18-43% were impaired in different domains of cognition (executive, memory, language and visuo-constructive). Stroke severity measured by modified NIHSS score had a strong significant negative association with cognitive function in all domains OR 1.96(1.32-2.91). Older age 1.04 (1.02-2.05), male gender 0.69 (0.50 -0.96), low intake of green leafy vegetables 2.83 (2.03 -3.95) and cardiac disease 1.86 (1.31 -2.75) were associated with poorer cognitive performance in different cognitive domains. Conclusion: The frequency of post-stroke cognitive impairment was high among African stroke survivors three months after the ictus. Diet low in green leafy vegetables is a potentially modifiable risk factor for post-stroke cognitive impairment among West Africans.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».