Associations of Peak-Width Skeletonized Mean Diffusivity and Post-Stroke Cognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke cognitive impairment is common and can have major impact on life after stroke. Peak-width of Skeletonized Mean Diffusivity (PSMD) is a diffusion imaging marker of white matter microstructure and is also associated with cognition. Here, we examined associations between PSMD and post-stroke global cognition in an ongoing study of mild ischemic stroke patients. We studied cross-sectional associations between PSMD and cognition at both 3-months (N = 229) and 1-year (N = 173) post-stroke, adjusted for premorbid IQ, sex, age, stroke severity and disability, as well as the association between baseline PSMD and 1-year cognition. At baseline, (mean age = 65.9 years (SD = 11.1); 34% female), lower Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores were associated with older age, lower premorbid IQ and higher stroke severity, but not with PSMD (βstandardized = −0.116, 95% CI −0.241, 0.009; p = 0.069). At 1-year, premorbid IQ, older age, higher stroke severity and higher PSMD (βstandardized = −0.301, 95% CI −0.434, −0.168; p < 0.001) were associated with lower MoCA. Higher baseline PSMD was associated with lower 1-year MoCA (βstandardized = −0.182, 95% CI −0.308, −0.056; p = 0.005). PSMD becomes more associated with global cognition at 1-year post-stroke, possibly once acute effects have settled. Additionally, PSMD in the subacute phase after a mild stroke could help predict 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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle