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Enregistrement W4295193193 · doi:10.3389/fnagi.2022.887032

Comorbidity in patients with first-ever ischemic stroke: Disease patterns and their associations with cognitive and physical function

2022· article· en· W4295193193 sur OpenAlexaboutno aff
Rui She, Zhongrui Yan, Yanlei Hao, Zuoji Zhang, Yifeng Du, Yajun Liang, Davide Liborio Vetrano, Joost Dekker, Bo Bai, Joseph T. F. Lau, Chengxuan Qiu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityMedicineStroke (engine)Odds ratioModified Rankin ScaleInternal medicinePhysical therapyCognitionOddsPsychiatryLogistic regressionIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the prevalence and pattern of comorbidity among Chinese patients with first-ever acute ischemic stroke, and assessed the associations of specific comorbidity patterns with physical and cognitive functioning after stroke occurrence. A hospital-based cross-sectional study was conducted among 2,151 patients with first-ever ischemic stroke (age ≥40 years; 64.2% men) who were admitted to two university hospitals in Shandong, China between 2016 and 2017. Data on demographics, lifestyles, chronic health conditions, and use of medications were collected through in-person interviews, clinical examinations, and laboratory tests. Physical functioning was assessed by the Barthel index (BI) and the modified Rankin Scale (mRS) while cognitive functioning was assessed by the Montreal Cognitive Assessment test. The results showed that comorbidity was present in 90.9% of the stroke patients (women vs. men: 95.2 vs. 88.7%, P < 0.001). Exploratory factor analysis identified three patterns of comorbidity, i.e., patterns of degenerative-cardiopulmonary, heart-gastrointestinal-psychiatric, and metabolic-kidney diseases. The number of comorbidities was significantly associated with a higher likelihood of moderate-to-severe physical dependence [odds ratio (95% CI) = 1.15 (1.06–1.25) for BI and 1.12 (1.04–1.21) for mRS, all P < 0.01] and cognitive impairment [odds ratio (95% CI) = 1.11 (1.02–1.20), P = 0.017], after adjusting for multiple covariates. Almost all the three comorbidity patterns were associated with increased likelihoods of physical dependence (range for odds ratios: 1.26–1.33) and cognitive impairment (range for odds ratios: 1.25–1.34). No significant association was found between degenerative-cardiopulmonary pattern and mRS. These findings suggest that comorbidity is associated with poor physical and cognitive functioning during the acute phase of ischemic stroke. Routine assessments of comorbidity and cognitive and physical function among patients with acute ischemic stroke should be considered in stroke research and clinical practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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