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Enregistrement W4283579215 · doi:10.1186/s12883-022-02756-5

The relationship of acute delirium with cognitive and psychiatric symptoms after stroke: a longitudinal study

2022· article· en· W4283579215 sur OpenAlexaboutno aff
Vilde Nerdal, Elise Gjestad, Ingvild Saltvedt, Ragnhild Munthe‐Kaas, Hege Ihle‐Hansen, Truls Ryum, Stian Lydersen, Ramunė Grambaitė

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSt. Olavs Hospital Universitetssykehuset i TrondheimHaukeland UniversitetssjukehusNasjonalforeningen for FolkehelsenNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésDeliriumNeurologyMedicineNeurochemistryNeurosurgeryCognitionPsychiatryStroke (engine)NeuropsychiatryLongitudinal studyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Delirium, a common complication after stroke, is often overlooked, and long-term consequences are poorly understood. This study aims to explore whether delirium in the acute phase of stroke predicts cognitive and psychiatric symptoms three, 18 and 36 months later. METHOD: As part of the Norwegian Cognitive Impairment After Stroke Study (Nor-COAST), 139 hospitalized stroke patients (49% women, mean (SD) age: 71.4 (13.4) years; mean (SD) National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) 3.0 (4.0)) were screened for delirium with the Confusion Assessment Method (CAM). Global cognition was measured with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), while psychiatric symptoms were measured using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q). Data was analyzed using mixed-model linear regression, adjusting for age, gender, education, NIHSS score at baseline and premorbid dementia. RESULTS: Thirteen patients met the criteria for delirium. Patients with delirium had lower MoCA scores compared to non-delirious patients, with the largest between-group difference found at 18 months (Mean (SE): 20.8 (1.4) versus (25.1 (0.4)). Delirium was associated with higher NPI-Q scores at 3 months (Mean (SE): 2.4 (0.6) versus 0.8 (0.1)), and higher HADS anxiety scores at 18 and 36 months, with the largest difference found at 36 months (Mean (SE): 6.2 (1.3) versus 2.2 (0.3)). CONCLUSIONS: Suffering a delirium in the acute phase of stroke predicted more cognitive and psychiatric symptoms at follow-up, compared to non-delirious patients. Preventing and treating delirium may be important for decreasing the burden of post-stroke disability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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