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Enregistrement W4200452731 · doi:10.3389/fneur.2021.736365

Relationship Between Lipoprotein (a) [Lp(a)] and Cognition in Different Ischemic Stroke Subtypes

2021· article· en· W4200452731 sur OpenAlexaboutno aff
Jinɡjinɡ Li, Shiyu Li, Yuesong Pan, Mengxing Wang, Xia Meng, Yilong Wang, Xingquan Zhao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIschemic strokeCognitionLipoprotein(a)LipoproteinStroke (engine)NeuroscienceMedicinePsychologyCardiologyInternal medicineIschemiaCholesterolEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: Although elevated serum lipoprotein (a) [Lp(a)] is considered to be a risk factor of ischemic stroke, the relationship between Lp(a) and cognitive impairment after stroke remains unclear. This study investigated the association between serum Lp(a) and cognitive function after acute ischemic stroke (AIS) or transient ischemic attack (TIA). Methods: The study included 1,017 patients diagnosed with AIS or TIA from the cognition subgroup of the Third China National Stroke Registry (CNSR3). Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at 2 weeks or discharge, 3 months, and 1 year was evaluated. The primary outcome was cognitive impairment at 1 year, defined as MoCA ≤ 22. The secondary outcome was cognition improvement at 1 year compared with 2 weeks. The association between Lp(a) levels and cognitive function was analyzed. Results: Among the 1,017 patients included, 326 (32.1%) had cognitive impairment at 1 year. Patients with MoCA ≤ 22 at 1 year were older, received less education, and had higher baseline NIHSS, higher proportion of ischemic stroke history, large artery atherosclerosis (LAA) subtype, and multiple infarctions (P < 0.05 for all). Patients with highest Lp(a) quartile had slightly higher percentage of cognitive impairment at 1 year but without statistical difference. In subgroup analysis of LAA subtype, the patients with highest Lp(a) quartile had higher percentage of cognitive impairment at 1 year (adjusted OR:2.63; 95% CI: 1.05–6.61, P < 0.05). What is more, the patients with highest Lp(a) quartile in LAA subtype had lower percentage of cognition improvement at 1 year. However, similar results were not found in small artery occlusion (SAO) subtype. Conclusion: Higher Lp(a) level was associated with cognitive impairment and less improvement of cognition in patients after AIS or TIA with large-artery atherosclerosis subtype.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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