Predictors of dementia after first ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. Various mechanisms contribute to dementia after first ischemic stroke as lesions on strategic areas of cognition and stroke premorbidity. Objectives: Assessing clinical and neuroimaging predictors of dementia after first ischemic stroke and its relation to stroke location, subtypes and severity. Methods: Eighty first ischemic stroke patients were included. Forty patients with dementia after first stroke and forty patients without dementia according to DSM-IV diagnostic criteria of vascular dementia. All patients were subjected to general and neurological assessment, National Institute Health Stroke Scale (NIHSS) for stroke severity, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale for cognition assessment, MRI brain and Trial of Org 10172 in acute stroke treatment (TOAST) classification for stroke subtypes. Results: Left hemispheric ischemic stroke, strategic infarctions, diabetes mellitus and stroke of anterior circulation were found to be independent risk factors for dementia after first ischemic stroke (OR=3.09, 95%CI 1.67-10.3, OR=2.33, 95%CI 1.87-8.77, OR=1.88, 95%CI 1.44-4.55, OR=1.86, 95%CI 1.45-6.54, respectively). Hypertension, dyslipidemia, smoking, ischemic heart disease, high NIHSS score and large vessel infarction were significantly higher among post stroke dementia patients. However, on binary logistic regression, they did not reach to be independent risk factors. Conclusion: Stroke location (left stroke, strategic infarction, anterior circulation stroke) and diabetes mellitus could be predictors of dementia after first ischemic stroke, but stroke severity, stroke subtypes, hypertension, dyslipidemia, smoking and ischemic heart could not.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».