Silent brain infarcts impact on cognitive function in atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aimed to investigate the association of clinically overt and silent brain lesions with cognitive function in atrial fibrillation (AF) patients. METHODS AND RESULTS: We enrolled 1227 AF patients in a prospective, multicentre cohort study (Swiss-AF). Patients underwent standardized brain magnetic resonance imaging (MRI) at baseline and after 2 years. We quantified new small non-cortical infarcts (SNCIs) and large non-cortical or cortical infarcts (LNCCIs), white matter lesions (WML), and microbleeds (Mb). Clinically, silent infarcts were defined as new SNCI/LNCCI on follow-up MRI in patients without a clinical stroke or transient ischaemic attack (TIA) during follow-up. Cognition was assessed using validated tests. The mean age was 71 years, 26.1% were females, and 89.9% were anticoagulated. Twenty-eight patients (2.3%) experienced a stroke/TIA during 2 years of follow-up. Of the 68 (5.5%) patients with ≥1 SNCI/LNCCI, 60 (88.2%) were anticoagulated at baseline and 58 (85.3%) had a silent infarct. Patients with brain infarcts had a larger decline in cognition [median (interquartile range)] changes in Cognitive Construct score [-0.12 (-0.22; -0.07)] than patients without new brain infarcts [0.07 (-0.09; 0.25)]. New WML or Mb were not associated with cognitive decline. CONCLUSION: In a contemporary cohort of AF patients, 5.5% had a new brain infarct on MRI after 2 years. The majority of these infarcts was clinically silent and occurred in anticoagulated patients. Clinically, overt and silent brain infarcts had a similar impact on cognitive decline. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02105844, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02105844.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».