Factors Associated with Cognitive Outcomes After First-Ever Ischemic Stroke: The Impact of Small Vessel Disease Burden and Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differences exist regarding post-stroke cognitive outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study investigates the potential factors associated with post-stroke cognitive performance and trajectories. METHODS: We performed a prospective cohort study using serial monitoring of cognitive function over a 1-year period after a first-ever ischemic stroke. Small vessel disease (SVD) burden and hippocampal atrophy (HA) were evaluated using the modified cerebral small vessel disease scores (mCSVD) and medial temporal atrophy score (MTA) scores. A generalized estimating equation (GEE) model and a group-based trajectory model (GBTM) was used to analyze the potential factors associated with post-stroke cognitive outcomes. RESULTS: A total of 112 patients were enrolled. The GEE model showed that all patients, regardless of initial cognitive performance, had a tendency to show an increase in the Montreal Cognitive Assessment over time. The cognitive performance was better in male patients with higher education levels (p = 0.046 and p < 0.001, respectively), but tended to be worse in patients with higher SVD burden and HA. The GBTM model grouped patients into low, intermediate, and high performance (LP, IP, and HP) after stroke. A higher SVD burden, rather than HA and initial stroke severity and location, independently predicted a higher odds of poor post-stroke cognitive trajectory (being in the LP group) after stroke (adjusted odds ratio 2.74, 95%CI 1.09-6.86). CONCLUSION: In patients with first-ever mild stroke, cognitive improvement over time was evident. The detrimental impact of the SVD burden may outweigh the effect of HA or acute stroke insult on the post-stroke cognitive trajectory during the 1-year follow-up.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».