Relationship between Post-Stroke Cognitive Impairment and Severe Dysphagia: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the relationship between post-stroke cognitive impairment (PSCI) and severe post-stroke dysphagia (PSD) and explore the risk factors related to PSCI combined with severe PSD. Methods: Data from patients were collated from the rehabilitation-specific disease database. The Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Videofluoroscopy Swallowing Study (VFSS), Penetration-aspiration Scale (PAS), and Functional Oral Intake Scale (FOIS) were used to evaluate cognitive and swallowing functions. Differences between groups were determined by the Pearson chi-square test (χ2) or Fisher exact test. PAS and FOIS data were analyzed with the use of the Wilcoxon rank-sum or Kruskal−Wallis test in the prespecified subgroup analysis. Risk factors were investigated by multivariate logistic regression. Results: A total of 1555 patients were identified with PSCI. The results indicated that patients with PSCI had a higher incidence rate of severe PSD as compared to patients without PSCI (p < 0.001). Patients with severe PSCI were more likely to clinically manifest oral phase dysfunction (p = 0.024), while mild PSCI patients mainly manifested pharyngeal phase dysfunction (p < 0.001). There was a significant difference in FOIS score changes between subgroups during the hospitalization period (severe PSCI vs. moderate PSCI and severe PSCI vs. mild PSCI) (all p < 0.001). In addition, multivariate logistic regression revealed pneumonia (p < 0.001), tracheotomy (p < 0.001), and dysarthria (p = 0.006) were related to PSCI, combined with severe PSD. Conclusion: PSCI may be related to severe PSD. Patients with severe PSCI were more likely to manifest oral phase dysfunction, while mild PSCI manifested pharyngeal phase dysfunction. Pneumonia, tracheotomy, and dysarthria were risk factors related to PSCI combined with severe PSD.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».