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Enregistrement W4205533140 · doi:10.1002/alz.049902

Domain‐specific cognitive trajectory among patients with minor stroke or transient ischemic attack in a 6‐year Asian cohort: Temporal patterns and indicators

2021· article· en· W4205533140 sur OpenAlexaboutno aff
Xuhao Zhao

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)CohortMedicineCohort studyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceOdds ratioDemographyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study aimed to assess the 6‐year domain‐specific patterns of cognitive trajectory among survivors of minor stroke or transient ischemic attack (TIA) in a multi‐ethnic clinical cohort in Singapore, and to identify possible demographic, clinical and vascular indicators of different trajectory patterns. Method Elderly participants completed cognitive and clinical assessments at 2 weeks, 3‐6 months, 1 year, 3/4 years, 5 years and 6 years post‐stroke. Global and domain‐specific cognition was transformed to standardized z‐scores. Generalized estimating equation and mixed linear model were used to examine baseline predictors of long‐term cognitive impairment and domain‐specific cognitive trajectory. Survival analysis was performed for incident cognitive impairment during the 6‐year study duration. Result A total of 244 participants were included in the analysis. A fluctuating yet stable pattern was observed in all cognitive domains, except for visual memory, which showed a significant improvement across the six‐year follow‐up. Regardless of baseline characteristics, baseline MoCA was associated with lower odds of long‐term cognitive impairment (0.67, 95%CI= (0.60, 0.75)), whilst both MoCA improvement from baseline to 3‐6 months, and from baseline to 1 year were associated with lower risk of cognitive impairment (OR 0.80, 95%CI= (0.71, 0.90) and 0.86, 95%CI= (0.77, 0.97) respectively) after controlling for covariates. Conclusion Post‐stroke cognitive trajectory showed varying patterns across different cognitive domains. Our findings provide evidence on practice effects of the MoCA which can be used for identifying patients with higher risk of long‐term cognitive impairment.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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