NEURORADIOLOGICAL MARKERS OF VASCULAR COGNITIVE IMPAIRMENT AFTER STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive vascular impairment (CCV) is a frequent, but overlooked, possible consequence of stroke. The most relevant markers in Magnetic Resonance Imaging (MRI) seem to be, among others, strategic location, severity of white matter changes, as well as the degree of atrophy of the medial temporal lobe. Objective: To assess the relationship between stroke and CCV using markers from MRI. Methods: Systematic review of observational studies published between 2005 and 2020. The search was carried out in the PubMed and SciELO databases with the keywords “stroke”, “MRI”, “Vascular cognitive impairment”. The PRISMA check-list was used to guide this review. Results: 8 studies were selected. “Event location” was the marker in MRI of the skull most frequently considered (7 studies). It proved to be a statistically significant marker (p <0.05) for the prediction of CCV in 6 out 7 studies. 75% of the studies included in this review evaluated the relationship between the presence of “hyperintensity in the white matter” at MRI and CCV. However, this marker was shown to be statistically significant in 50% of these studies. Conclusion: A review that brought together the assessment of a wide range of possible neuroradiological predictors of CVD after stroke had not been carried out so far. Yet it would be particularly useful to evaluate the markers in a more homogeneous way in a study with a larger sample size.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».