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Enregistrement W3188820822 · doi:10.3389/fneur.2021.678794

The Impact of Vascular Risk Factors on Post-stroke Cognitive Impairment: The Nor-COAST Study

2021· article· en· W3188820822 sur OpenAlexaboutno aff
Stina Aam, Mari Nordbø Gynnild, Ragnhild Munthe‐Kaas, Ingvild Saltvedt, Stian Lydersen, Anne‐Brita Knapskog, Hege Ihle‐Hansen, Hanne Ellekjær, Rannveig Sakshaug Eldholm, Brynjar Fure

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneySt. Olavs Hospital Universitetssykehuset i TrondheimHaukeland UniversitetssjukehusNasjonalforeningen for FolkehelsenNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentAtrial fibrillationMedicineStroke (engine)Internal medicineCognitionCardiologyDiabetes mellitusPhysical therapyRisk factorDementiaDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) is common, but evidence on the impact of vascular risk factors is lacking. We explored the association between pre-stroke vascular risk factors and PSCI and studied the course of PSCI. Materials and Methods: Vascular risk factors were collected at baseline in stroke survivors ( n = 635). Cognitive assessments of attention, executive function, memory, language, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were performed at 3 and/or 18 months post-stroke. Stroke severity was assessed with the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS). PSCI was measured with global z; MoCA z-score; and z-score of the four assessed cognitive domains. Mixed-effect linear regression was applied with global z, MoCA z-score, and z-scores of the cognitive domains as dependent variables. Independent variables were the vascular risk factors (hypertension, hypercholesterolemia, smoking, diabetes mellitus, atrial fibrillation, coronary heart disease, previous stroke), time, and the interaction between these. The analyses were adjusted for age, education, and sex. There were between 5 and 25% missing data for the variables for PSCI. Results: Mean age was 71.6 years (SD 11.7); 42% were females; and the mean NIHSS score at admittance was 3.8 (SD 4.8). Regardless of vascular risk factors, global z, MoCA, and all the assessed cognitive domains were impaired at 3 and 18 months, with MoCA being the most severely impaired. Atrial fibrillation (AF) was associated with poorer language at 18 months and coronary heart disease (CHD) with poorer MoCA at 18 months (LR = 12.80, p = 0.002, and LR = 8.32, p = 0.004, respectively). Previous stroke was associated with poorer global z and attention at 3 and 18 months (LR = 15.46, p < 0.001, and LR = 16.20, p < 0.001). In patients without AF, attention improved from 3 to 18 months, and in patients without CHD, executive function improved from 3 to 18 months (LR = 10.42, p < 0.001, and LR = 9.33, p = 0.009, respectively). Discussion: Our findings indicate that a focal stroke lesion might be related to pathophysiological processes leading to global cognitive impairment. The poorer prognosis of PSCI in patients with vascular risk factors emphasizes the need for further research on complex vascular risk factor interventions to prevent 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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